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Enregistrement W6931362793 · doi:10.5281/zenodo.4395664

The new digital domain. How the Pandemic Reshaped Geopolitics, the Social Contract and Technological Sovereignty

2020· article· en· W6931362793 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and TechnologyInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSovereigntyGeopoliticsRivalryPoliticsPandemicDigital goodsGlobalizationPower (physics)Sovereign state

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic, besides triggering the most severe economic crisis since the Great Depression, is accelerating technological trends that were well in the making before its outbreak. The Great Lockdown exposed the digital divide between frontier and non-frontier firms, with the former group being able to provide services and goods no longer available within traditional markets. The growing concentration of power and wealth in the hands of a few global digital companies will shape global and domestic politics in the immediate future. Globally, the pandemic has increased geopolitical rivalry and underlined the decline of the US as a superpower. At the same time, it has highlighted the fact that geopolitical confrontation is increasingly taking place in the digital domain and among private companies. The information space has been overloaded by an ‘infodemic’ and cyberattacks directed at hospitals, research institutes and universities have soared in the race to discover and market a vaccine. Domestically, states are struggling with a loss of technological sovereignty in terms of governing data and unilaterally taxing the winners of the digital economy. Some of the largest European governments have been unable to implement their own contact-tracing protocols due to the stranglehold of Apple and Google. At the same time, there are serious concerns regarding data privacy in both centralized contact tracing as well as using the Apple/Google protocol should such national protocol be implemented, which further underlines the importance of data privacy in the twenty-first century. Today’s biggest winners are the big tech companies, who represent the lion’s share of the most valuable companies that run on data, algorithms and apps rather than physical labor, but have also managed to utilize the under-governed nature of the digital domain to avoid paying tax and social security. The societal flipside of the growing digital gaps between winners and losers has been skyrocketing inequality and the hollowing-out of the middle class—something that in the short term the pandemic is likely to exacerbate.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,037
Communication savante0,0240,034
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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