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Enregistrement W3014744207 · doi:10.1007/978-94-6209-590-8

October Birds: A Novel about Pandemic Influenza, Infection Control, and First Responders

2014· book· en· W3014744207 sur OpenAlexaboutno aff
Jessica Smartt Gullion

Notice bibliographique

RevueDIAL (Catholic University of Leuven) · 2014
Typebook
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicVirologyInfluenza pandemicMedicineBiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En route to a conference, a physician from Jakarta boards a plane to the US. He does not know he is the index patient for the next global influenza pandemic. From this catalyst, thousands of people will get sick, hundreds of people will die. October Birds follows the healthcare and emergency management responders in the town of Dalton, Texas as they cope with the unfolding pandemic. Dr. Eliza Gordon, Chief Epidemiologist for the city struggles to control the outbreak and be a mother. Infectious disease specialist Dr. Ben Cromwell tries to maintain control of the increasing numbers of patients at Memorial Hospital, while Memorial's infection control specialist fights to limit the spread of the disease to the healthcare workers and the other patients. Dalton's emergency manager copes with an ever increasing logistical nightmare, and the incident commander tries to hold everything together. Meanwhile a currendera in the town searches for a cure. October Birds is grounded in real-life public health practice, sociological research, and emergency management. It is ‘a/r/tographical research,’ sociological inquiry within the science/art intersection. October Birds is more than a story – it is also a sociological theory of community-level response to health threats. This novel can be read as a supplementary text in a number of disciplines, including sociology, nursing, public health, health studies, emergency management, and psychology, and can be used in qualitative research methods courses as an example of arts-based research. I hope it will also be read simply for pleasure, and instill the question: ‘What if?’ What if a devastating pandemic does emerge? How will we respond? Social Fictions Series Editorial Advisory Board Carl Bagley, University of Durham, UK Anna Banks, University of Idaho, USA Carolyn Ellis, University of South Florida, USA Rita Irwin, University of British Columbia, Canada J. Gary Knowles, University of Toronto, Canada Laurel Richardson, The Ohio State University (Emeritus), USA Jessica Smartt Gullion, PhD, is Assistant Professor of Sociology at Texas Woman’s University, where she teaches courses on medical sociology and qualitative research methods. Dr Gullion is the author of more than twenty peer-reviewed articles, in such journals as the International Review of Qualitative Research, the Journal of Applied Social Science, Qualitative Inquiry, Infection Control and Hospital Epidemiology, the Archives of Internal Medicine, and Clinical Infectious Diseases. Her research focuses on how communities cope with health threats.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,019
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0070,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,243 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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