©2004 Canadian Journal of Communication Corporation Review Essay: Surveying Surveillance Studies
Notice bibliographique
Résumé
For scholars of surveillance, as the old curse has it, these are interesting times. With the September 11 attacks on the World Trade Center in New York and the subsequent “War on Terror, ” issues of governmental monitoring, surveillance, and public security have attained sudden prominence in media coverage and public debate. Propelled by post-9/11 fear and loathing, sweeping changes in the legal framework governing surveillance activities, information gathering, and civil lib-erties have been proposed and almost as quickly passed into law in both the U.S. and Canada. Immigration and residency laws have been modified to include new restrictions and reporting requirements for individuals of suspect nationality. Selective law enforcement and patterns of “random ” search procedures have given rise to new allegations of racial and ethnic profiling. Vast and controversial data systems—including the recently unveiled United States Visitor and Immigrant Status Indicator Technology (US-VISIT)—have been introduced to track the movement of foreign elements within the U.S. body politic. “Total information awareness ” has been ripped from the pages of Orwellian fiction and introduced as
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,010 |
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 ».