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Enregistrement W4415762079 · doi:10.1080/08865655.2025.2576206

The Eco-Algorithmic Border

2025· article· en· W4415762079 sur OpenAlexvenueno aff
Keyvan Allahyari, Tyne Daile Sumner

Notice bibliographique

RevueJournal of Borderlands Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Education and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeopoliticsEnvironmental securityBorder SecurityProfiling (computer programming)Consolidation (business)Cloud computingNational securityPoliticsConvergence (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article theorizes the eco-algorithmic border as a key formation in the convergence of artificial intelligence, environmental governance, and global border regimes. We argue that AI technologies are increasingly deployed to intensify forms of border violence that frame environmental protection as incompatible with human mobility. This alignment enables the consolidation of anti-migrant and climate-sceptical politics under the guise of technological efficiency. The eco-algorithmic border propels environmental imaginaries towards ecofascist narratives, and reinforcers extractive geopolitics and digitally mediated surveillance. The result is a global infrastructure that anticipates and disciplines climate-induced migration—particularly from the Global South—while facilitating planetary-scale resource extraction and national security agendas. Empowered by geo-spatial datasets and cloud infrastructures, the eco-algorithmic border moves towards paralysing genuine environmental and humanitarian activism, while further enhancing environmental and border imperialisms, and the profiling of counter-border actors and bordered subjects.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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