Understanding the Role of Citizens in Regulating the Surveillance State of the 21st Century
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
Dr. David Murakami Wood, Associate Professor, Sociology, and Canada Research Director, Surveillance Studies, Queen’s University, Kingston, Ontario, Canada. This workshop explores the question of global surveillance, information and everyday life in the world that has been revealed by a whole range of contemporary phenomena from the Edward Snowden revelations to the theft and public posting of private photos. It identifies three connected trends. The first is the ‘opening up’ of both the surveillance apparatus and the lives of individuals, with closed networks of surveillance being connected to the public Internet and private data stored in ‘the cloud’ and shared both willingly and otherwise. The second is the ‘crowdsourcing’ of social and organizational practices of surveillance over these networks. The third is the gradual ‘infrastructurization’ of surveillance as these new surveillance networks are embedded in our lives through ‘smart’ objects, homes, cities and so on. Almost all states and corporate actors are taking advantage of the massively increased availability of data and the possibilities of greater knowledge and control, but at the same time, this new openness is also posed as a threat with attempts to associate openness with threats to decency, law and democracy, and ultimately, with ‘cybercrime’ and terrorism. The talk concludes that the new world of what I call ‘ambient government’ will not necessarily equate to the kind of more democratic ‘transparent society’ hoped for by some advocates, nor will it be (only) a technological authoritarianism, rather it will involve a more complex, contradictory and messy reconfiguration of social life, but one in which surveillance will remain central and essential.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle