MARC

 008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016935297
■00520240214101915
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380612562
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30688120
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a020
■1001  ▼aSteup,  Rosemary.▼0(orcid)0000-0003-1253-7588
■24510▼aDatafication  and  Attunement  in  Farming  and  Dementia  Care▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bIndiana  University.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(176  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-04,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Ensmenger,  Nathan;Su,  Norman  Makoto.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Indiana  University,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aSoftware  tools  based  on  machine  learning  are  being  touted  as  solutions  to  inefficiencies  and  labor  shortages  in  a  wide  variety  of  industries,  including  agriculture  and  elder  care.  Data-driven  insights  promise  to  improve  decision  making  in  care  work  and  reduce  the  need  for  human  workers  to  monitor  people,  animals,  and  crops.  The  addition  of  these  new  software  tools  will  also,  inevitably,  impact  the  experiences  of  workers.  Therefore,  it  is  vital  to  consider  what  values  and  perspectives  are  being  centered  or  marginalized  in  the  software  design  process,  and  how  the  resulting  designs  condition  possibilities  for  meaningful  and  sustainable  work.  The  makers  of  data-driven  technologies  claim  that  machine  learning,  with  its  ability  to  recognize  patterns  in  vast  amounts  of  data,  can  substitute  for---and  improve  on---the  experienced  intuition  that  comes  from  intimately  knowing  a  particular  person  or  animal.  In  this  dissertation,  I  introduce  the  concept  of  attunement  to  describe  the  process  of  learning  and  adjusting  to  a  cared-for's  needs  through  long-term  engagement---a  process  that  data-driven  technologies  promise  to  facilitate  or  render  unnecessary.I  explore  the  relationship  between  attunement  and  data  in  three  studies  spanning  two  settings:  farm  work  and  at-home  elder  care.  In  Study  1,  I  analyze  the  discourse  of  data-driven  farming,  asking  what  assumptions  its  proponents  are  making,  what  values  they  prioritize,  and  how  power  is  distributed  in  their  imagined  futures.  Study  2  explores  multifaceted  understandings  of  efficiency  and  care  among  people  who  do  both  farm  work  and  computer-based  knowledge  work.  Study  3  describes  the  information  and  coordination  work  that  facilitates  attunement  between  workers  and  clients  in  home-based  dementia  care.  Throughout,  I  demonstrate  the  value  of  attunement  for  understanding  care  work  and  consider  whether  data-driven  technologies  can  be  implemented  without  undermining  the  relationships  that  make  care  work  meaningful  and  care  "good.".
■590    ▼aSchool  code:  0093.
■650  4▼aInformation  science.
■650  4▼aInformation  technology.
■653    ▼aAttunement
■653    ▼aCare  work
■653    ▼aDementia
■653    ▼aFarming
■653    ▼aTemporal  rhythms
■690    ▼a0723
■690    ▼a0489
■690    ▼a0800
■71020▼aIndiana  University▼bInformatics.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-04B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0093
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16935297▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서