The Knowledge Instruments in Smart City Legitimation and Critique: A Pragmatic-Sociology Assessment of the Case of Sidewalk Toronto
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, the smart city concept has gained momentum in policy and popular discourses. Largely a long-term marketing effort grounded in private technology firms such as IBM and Cisco (Söderström 2014, Hollands 2015), the meanings of and the actual/potential material assemblages involved in the idea have received sustained academic criticism. At once under the purview of urban studies, software studies, STS, law, and marketing, the smart city idea as it was written seems to be as plastic as it is multi-faceted. This thesis explores the ways in which the idea of the smart city has been conceived through a literature review, and a case study of Sidewalk Toronto, a project conceived in October 2017 and terminated in May 2020. The review explores the conception of the smart city as, for example, algorithmic governmentality (Leszczynski 2016), as a threat narrative (White 2016), and as cybernetic urbanism (Krivy 2018). It identifies three leitmotifs of the idea as a conceptual movement: the presumption of the existence of ‘raw data,’ a dataism-driven urban teleology, and a theory-practice of post-politics governance. This study adapts Luc Boltanski’s pragmatic sociology as framework and provides an identification of the smart city knowledge constructs, including ‘city-as-platform,’ ‘urban data,’ and ‘civil data trust’ that defined the controversy around Sidewalk Labs. These constructs were used to justify the project in Sidewalk Lab’s marketing and appeasement efforts; and to produce modes of criticisms counterposed by civil society actors, between 2017 and 2020.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,046 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».