Doing nothing does something: Embodiment and data in the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic redefines how we think about the body, physiologically and socially. But what does it mean to have and to be a body in the COVID-19 pandemic? The COVID-19 pandemic offers data scholars the unique opportunity, and perhaps obligation, to revisit and reinvent the fundamental concepts of our mediated experiences. The article critiques the data double, a longstanding concept in critical data and media studies, as incompatible with the current public health and social distancing imperative. The data double, instead, is now the presupposition of a new data entity, which will emerge out of a current data shimmer: a long-sustaining transition that blurs the older boundaries of bodies and the social, and establishes new ethical boundaries around the (in)activity and (im)mobility of doing nothing to do something. The data double faces a unique dynamic in the COVID-19 pandemic between boredom and exhaustion. Following the currently simple rule to stay home presents data scholars the opportunity to revisit the meaning of data as something given, a shimmering embodied relationship with data that contributes to the common good in a global health crisis.
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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 | 0,031 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,115 |
| Communication savante | 0,018 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».