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Enregistrement W6892470625 · doi:10.5281/zenodo.10663565

Understanding mistrust and distrust in public data infrastructures

2024· article· en· W6892470625 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistrustPoliticsEmbeddednessGovernment (linguistics)Public trustData breachScope (computer science)RealmVulnerability (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This lightning talk is based on an ongoing research for a doctoral thesis on trust, distrust, and mistrust within the realm of public data infrastructures. The research aims to unravel how societal circumstances, particularly the political climate, impact mistrust and distrust in these infrastructures. It delves into the complexities and differences between trust, distrust, and mistrust, with a primary focus on the development of mistrust and distrust in public sector data infrastructures. While previous studies have largely explored trust in data repositories and public data infrastructures, this research focuses on distrust and mistrust. Drawing from infrastructure studies, it places emphasis on the embeddedness of infrastructures within political contexts, exploring how individuals distinguish between their distrust in a political system and their attitudes toward the infrastructures embedded within that system. Trustworthy Digital Repositories (TDRs) are usually considered trustworthy, because they have been certified through auditing services (e.g. the CoreTrustSeal) and have substantial preservation plans in place. However, in times of contextual circumstances (e.g. political uncertainty) outside of the scope of certification, how can infrastructure providers really tell that their user community actually trusts them? This will be the main question posed during the talk. One exemplary case study explored in this ongoing research is the Data Rescue movement. In 2016 and 2017, the Data Rescue events, a series of hackathon-style gatherings, aimed to safeguard federal environmental data in the U.S., uniting scientists, information professionals, and activists across over 30 nationwide events. These initiatives responded to concerns about climate change denial and the perceived erosion of environmental protections under the Trump administration, inspired by similar efforts in Canada during the tenure of former Prime Minister Stephen Harper. While these events were lauded as examples of archival data activism, their impact revealed the vulnerability of federal data, primarily in terms of access, amidst budget constraints and staffing reductions. Remarkably, the movement fell short of creating a comprehensive archive, and no endangered data was actually deleted. This grassroots activism underscored that data management and archiving are inherently political activities. Additionally, it underscored how trust in public data infrastructures can falter and how mistrusting or distrusting data infrastructures lead to activities in the realm of data activism. Importantly, this research proposes that studying distrust and mistrust in infrastructures instead of focusing on trust and trustworthiness can significantly advance our understanding of the relationships between information infrastructures and their users, complementing existing misinformation studies. Furthermore, it suggests that considering mistrust and distrust can enhance stakeholder management and service provision within infrastructures. The lightning talk will share insights from this ongoing research and the implications for data infrastructure providers, as well as the broader implications for TDRs in politically uncertain contexts

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,018
Communication savante0,0160,023
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,032 · 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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