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Enregistrement W7055066380

Beyond digital access as a human right in cities: proposing an integrated, multi-dimensional approach

2023· other· en· W7055066380 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUNU Collections (United Nations University) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagneto-Optical Properties and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital transformationThe InternetPopulationCorporate governanceUniversal designInternet accessDigital divideSocial inequalityHuman rights
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An estimated 68% of the world’s population is expected to live in cities by 20501. The rapid development of emerging technologies, pressures from global crises, and the introduction of "Smart City" strategies have resulted in an acceleration of urban digital transformation. While high internet access and mobile network coverage rates may leave us with an impression that many cities have achieved universe digital access, these statistics only tell part of the story. The COVID-19 pandemic, climate and political crises, conflicts, forced displacement, and deepening economic inequality have all exacerbated and further amplified existing digital divides, rendering access more difficult for systematically marginalised and excluded communities. Urban digital divides and access issues undermine sustainable development, including UN Sustainable Development Goal 11, which aims to "make cities and human settlements inclusive, safe, resilient and sustainable". A lack of universal, comprehensive digital access can prevent people from accessing information, healthcare, education, social services, employment, governance forums, and public space. It is important for cities to take a critical approach to urban digital transformation to avoid techno-solutionism, algorithmic bias, tech-facilitated rights violations and surveillance, digital divides and apartheids, and disinformation. While some jurisdictions have formalised internet access as a legal right, digital divides and access issues continue to persist at the local level. The United Nations University Operating Unit on Policy-Driven Electronic Governance (UNU-EGOV) and Digital Future Society (DFS), as part of a shared commitment to promoting a deeper understanding of the intersection of technology and society, have co-developed the following whitepaper as a contribution to the work of the SDG11 Global Council. Six cities — Barcelona, Johannesburg, Mexico City, Riga, Singapore, and Toronto — were selected as case studies, representing diverse geographic contexts, to highlight both challenges and opportunities for achieving meaningful, universal digital access in cities. While some cities are beginning to adopt people-centred and human rights-based approaches, these approaches need to be complimented by a more comprehensive, systematic approach to digital access that prioritises the wellbeing, rights, and agency of people, communities, and the environment to help ensure cities do not widen digital divides. The paper advocates for the adoption of an intersectional, human rights-based, systems approach and includes a list of recommended actions for city officials, policymakers, and community leaders to realise digital access and SDG 11 (making cities inclusive, safe, resilient, and sustainable). Overall, the paper aims to guide local governments and civil society in how they can approach their work towards realising SDG 11 in tandem with facilitating more equitable and just urban digital transformations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,1480,129
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,205 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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