The world wide web of carbon: Toward a relational footprinting of information and communications technology's climate impacts
Notice bibliographique
Résumé
The climate impacts of the information and communications technology sector—and Big Data especially—is a topic of growing public and industry concern, though attempts to quantify its carbon footprint have produced contradictory results. Some studies argue that information and communications technology's global carbon footprint is set to rise dramatically in the coming years, requiring urgent regulation and sectoral degrowth. Others argue that information and communications technology's growth is largely decoupled from its carbon emissions, and so provides valuable climate solutions and a model for other industries. This article assesses these debates, arguing that, due to data frictions and incommensurate study designs, the question is likely to remain irresolvable at the global scale. We present six methodological factors that drive this impasse: fraught access to industry data, bottom-up vs. top-down assessments, system boundaries, geographic averaging, functional units, and energy efficiencies. In response, we propose an alternative approach that reframes the question in spatial and situated terms: A relational footprinting that demarcates particular relationships between elements—geographic, technical, and social—within broader information and communications technology infrastructures. Illustrating this model with one of the global Internet's most overlooked components—subsea telecommunication cables—we propose that information and communications technology futures would be best charted not only in terms of quantified total energy use, but in specifying the geographical and technical parts of the network that are the least carbon-intensive, and which can therefore provide opportunities for both carbon reductions and a renewed infrastructural politics. In parallel to the politics of (de)growth, we must also consider different network forms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».