The last meter problem in cities: digital platforms, urban signage, and the enduring analog
Notice bibliographique
Résumé
Digital platforms are premised on the frictionless brokering of access to urban goods, services, and amenities over the distance of the “last mile” in cities. Yet platforms’ purported capacities for coordinating urban space-times for platforms frequently lose prowess over the final, crucial spatiality of the “last meter” where rides are hailed, meals are delivered on-demand, and shared bikes and e-scooters are parked. Resolving the last meter problem in cities necessitates analog spatial interventions in the built environment to close logistical and mobility gaps left open by insufficiencies of algorithmic management. Drawing on the results of a geosemiotic analysis of a selection of primary image data, we identify one such analog intervention that makes digital platform operations function as intended: urban signage. Signs emplaced in the cityscape outside of restaurants, at the door of residential buildings, or on a sidewalk maintain interaction order between human actors engaged in digitally-brokered transactions, enabling a hailed ride, the delivered meal, and micromobility stationment to actually take place in urban space. We connect these findings to the heterogeneity of cities and the messiness of digital fulfilment, demonstrating the limits to algorithmic management of goods and services and attesting to the enduring salience of the analog.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».