Volunteering the Valley: Designing Technology for the Common Good in the San Francisco Bay Area
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
How can digital technologies be designed for good rather than harm? Dozens of civic organizations under the “tech for good” banner have emerged in recent years to address exactly this question. Although these organizations have commendable goals, many scholars have criticized them for naively believing that technologies can solve complex social problems. However, we do not yet have empirical data on how they are, in practice, working to address local social problems. This study investigates one particular effort to design digital technologies for the common good: civic technology. Civic technology organizations are made up of technologists—employed or seeking employment in the high-tech industry—who volunteer in their spare time to build digital technologies to be used by municipal employees and local residents. Drawing on participant observation and interviews with civic technologists in the San Francisco Bay Area, I argue that civic technologists’ efforts end up being less about serving local residents and more about proving that, despite current critiques, the Big Tech industry can still ‘save the world.’ To capture the complex dynamics which lead volunteers to repair their investment in the Big Tech industry even as they critique it, I develop the concept of the “spirit of civic technology,” which is an ethos comprised of value judgments about what makes a ‘good’ technology, technologist, project, and organization, and which are exported from high-tech workplaces into civic organizations. I conclude the spirit of civic technology leads volunteers to inadvertently reinforce the epistemic, economic, and cultural power of Big Tech firms.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle