Notice bibliographique
Résumé
Experts examine censorship, surveillance, and resistance across Asia, from China and India to Malaysia and the Philippines. A daily battle for rights and freedoms in cyberspace is being waged in Asia. At the epicenter of this contest is China—home to the world's largest Internet population and what is perhaps the world's most advanced Internet censorship and surveillance regime in cyberspace. Resistance to China's Internet controls comes from both grassroots activists and corporate giants such as Google. Meanwhile, similar struggles play out across the rest of the region, from India and Singapore to Thailand and Burma, although each national dynamic is unique. Access Contested, the third volume from the OpenNet Initiative (a collaborative partnership of the Citizen Lab at the University of Toronto's Munk School of Global Affairs, the Berkman Center for Internet and Society at Harvard University, and the SecDev Group in Ottawa), examines the interplay of national security, social and ethnic identity, and resistance in Asian cyberspace, offering in-depth accounts of national struggles against Internet controls as well as updated country reports by ONI researchers. The contributors examine such topics as Internet censorship in Thailand, the Malaysian blogosphere, surveillance and censorship around gender and sexuality in Malaysia, Internet governance in China, corporate social responsibility and freedom of expression in South Korea and India, cyber attacks on independent Burmese media, and distributed-denial-of-service attacks and other digital control measures across Asia.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,033 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,663 | 0,012 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».