Spatial|Data Justice: Mapping and Digitised Strolling against Moral Police in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Through a case study of women’s resistance against the moral police in Iran, this paper contends that claims to data justice cannot be investigated unless they are situated in broader political frames. Whilst the current literature uses a single axis analysis of data justice as well as conceptual tools that are appropriated for democratic power relations, this research positions data justice in a matrix of injustices in an unequal and undemocratic political apparatus. The paper scrutinises the intersection of data and spatial injustice in Iran by analysing the way traffic camera footage is used against female drivers with improper veiling. Considering compulsory hijab and policing of it as a spatial injustice that limits and disturbs women’s access to public places, the case study examines ways of resistance that address spatial|data injustice: firstly, a mobile phone application called Gershad that uses collective mapping to pin moral police patrols on maps by users; secondly, a social media campaign called White Wednesdays that encourages women to film and share their public strolls without hijab, their confrontations with religious pro-regime people, and videos of singing, dancing and cycling in public spaces. Using Fraser’s theory of “abnormal justice”, this research draws attention to particularities of each case of data justice; taking into account the intersections of socio-political axes of injustice in different layers of local, regional and global analysis. The paper offers a “situated” analytical framework by bringing in space as an inquisitive component and moves from a sole discussion of data justice to a more intersectional study of spatial and data justice combined. Participation in “small data” projects is introduced as one resistance strategy against injustices of big data systems, fulfilling the principle of “parity of participation” to achieve justice, especially in undemocratic political contexts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».