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Enregistrement W4404340459 · doi:10.3389/frsus.2024.1442311

Sustainable digital rent: a transformative framework for value dynamics in the digital age

2024· article· en· W4404340459 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Cities and Technologies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningDynamics (music)Value (mathematics)Value creationBusinessEconomicsComputer scienceSociologyIndustrial organization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction This paper introduces the concept of Sustainable Digital Rent (SDR), highlighting the shift from traditional economic rent based on tangible assets to rent derived from digital platforms. At the heart of this shift is the “value state,” a dynamic balance between constructive expectations and destructive information. As digital platforms generate increasing amounts of information, expectations are increasingly met and shared more efficiently with all users, leading to a reduction in individual and general motivational, emotional, and cognitive engagement. These platforms, now essential to modern life, facilitate online activities that reduce as well physical engagement and natural interactions, thereby impacting cognitive function and physical health. By extracting rent directly, digital platform operators limit the benefits users could gain to support their mental and physical well-being. Methods This paper empirically defines and estimates SDR using the collective estimates of price, cost, and income (PCI) as practiced in North American real estate appraisal, demonstrated through abstract art rent. Our approach provides a new perspective on valuing intangible assets, such as knowledge, by showing the shift from expectation to information, governed by the value state in cognitive evaluations. Emphasizing interdisciplinary relevance, the method underscores the need for an efficient mechanism to redistribute SDR benefits to digital platform users, supporting fair and equitable digital development. Results and discussion The results show that digital rent is driven primarily by cognitive and informational content, demonstrating the need for redistribution mechanisms to address the growing inequality on digital platforms. The use of abstract art as a case study provides a convenient and illustrative way to explore how intangible assets, like digital rents, can be evaluated and redistributed. SDR offers insights into how digital rents can be captured and redistributed equitably, ensuring that platform users and creators benefit from the knowledge economy’s growth. The findings underscore the relevance of measuring SDR to guide policy recommendations aimed at reducing digital monopolization and promoting sustainable digital development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle