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Enregistrement W4407986013 · doi:10.1017/glj.2024.80

The “Hairs of Hope”: Toward a Fuller Understanding of the Legal, Material, and Social Infrastructure of Infrastructure

2024· article· en· W4407986013 sur OpenAlexaff
Mariana Valverde

Notice bibliographique

RevueGerman Law Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessLaw and economicsEngineering ethicsPolitical scienceSociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The article has the main aim of utilizing the literature on “fragment urbanism” and case studies in infrastructure from the global South to question the notion—dear to the World Bank and the IMF—that the global South ought to follow the North’s lead in aiming at “the modern infrastructure ideal,” that is, a series of integrated nation-wide networks. That model suits certain needs—electricity, phone service, perhaps Internet—but it doesn’t always work, even if funding can be found, for many other infrastructure needs. What is often thought of as “informal” solutions may in fact deploy more site-specific and community-specific techniques and tools. The article also shows that even in the global North’s most advanced capitalist countries, the lack of overall planning and the absence of needs assessments done before choosing which projects will go ahead mean that infrastructure provision and governance is far more fragmented than the “modern” ideal would suggest. The fact that major projects are usually financed separately, often having their own credit rating, encourages a way of non-evidence based planning that is rife for political interference in infrastructure decision-making. The “art of the deal” is in fact the model for infrastructure projects these days, not the ‘seeing like a state’ that characterized many projects in the post-World War II era.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0070,116
Communication savante0,0160,021
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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