Notice bibliographique
Résumé
In recent years, critical data studies from the Global South have gained traction, generating debates on power, knowledge production, and the politics of data. While these discussions challenge universalist frameworks, they also risk essentializing the ‘Global South’, requiring a more nuanced approach. This special issue centres Latin America as a site of theoretical, methodological, and empirical inquiry, highlighting its potential to generate new insights into datafication, power, and artificial intelligence. Rather than treating Latin America as a passive recipient of Global North theories, this issue foregrounds its epistemological and methodological contributions to global debates. Engaging with frameworks such as capitalism, coloniality, and dependency theory, the articles explore the region's heterogeneity and intellectual traditions in social sciences, humanities, and science and technology studies. This introduction proposes a research agenda for Latin American critical data studies – one that reflects historical legacies while envisioning possible data futures through interdisciplinary and critical engagement. It interrogates the politics of knowledge production, emphasizing the need for non-extractive, dialogical approaches to studying data in, from, and with Latin America. By centering Latin American scholarship and experiences, this special issue challenges dominant narratives in critical data studies and offers alternative theoretical perspectives that are globally informed yet locally grounded.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».