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Enregistrement W4417350361 · doi:10.24908/ss.v23i4.20081

On Assemblages and Surveillantization: Thinking and Rethinking Surveillance Theory

2025· article· en· W4417350361 sur OpenAlexaff
Kevin D. Haggerty

Notice bibliographique

RevueSurveillance & Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssemblage (archaeology)Relevance (law)Set (abstract data type)Race (biology)Key (lock)DisciplineArgument (complex analysis)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been over a quarter of a century since I wrote The Surveillant Assemblage with my colleague Richard Ericson. In it, we advance a theoretical model for understanding key aspects of surveillance, aiming to move beyond portraying it as a form of totalitarian “Big Brother” or Foucauldian panopticism. Inspired by Gilles Deleuze and others, we detailed how surveillance operates by integrating heterogeneous practices and technologies, contributing to the production, combination, and movement of data flows. Among other dynamics, we accentuated fluidity and processes of emergence, integration, and the proliferation of data doubles. Scholars in fields as different as media studies, criminology, anthropology, critical race studies, data science, gender studies, architecture, law, and sociology have applied the model or debated its relevance to a wide range of empirical settings. But no model is fully comprehensive, and developments in surveillance now move rapidly. As such, it has been invigorating to revisit this article and rethink how to adequately theorize surveillance. My comments here set out to do three things. First, I use this opportunity to briefly introduce the notion of “surveillantization,” which I see as a valuable way to conceive of some of the “big picture” developments and trajectories in surveillance. Second, I return to the surveillant assemblage to offer a few thoughts on the commentators’ essays in this forum. The concluding section is a coda that provides background on writing the original surveillant assemblage article. It offers a glimpse into one small part of the early history of surveillance studies.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,291
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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