Notice bibliographique
Résumé
Click to increase image sizeClick to decrease image size Notes1. Arthur Kleinman and James L. Watson, eds., SARS in China: Prelude to Pandemic? (Stanford, CA: Stanford University Press, 2006).2. James L. Watson, “SARS and the Consequences for Globalization,” in SARS in China: Prelude to Pandemic?, eds. Arthur Kleinman and James L. Watson (Stanford, CA: Stanford University Press, 2006), 196–233.3. Watson, “SARS and the Consequences,” 202.4. Laura Eichelberger, “SARS and New York’s Chinatown: The Politics of Risk and Blame During an Epidemic of Fear,” Social Science and Medicine 65 (2007): 1284–95.5. Sarah Monson, “Ebola as African: American Media Discourses of Panic and Otherization.” Africa Today 63, no. 3 (2017): 3–27.6. James Fairhead, “Understanding Social Resistance to the Ebola Response in the Forest Region of the Republic of Guinea: An Anthropological Perspective,” African Studies Review 59, no. 3 (2016): 7–31.7. Arjun Appadurai, “Disjuncture and Difference in the Global Cultural Economy,” Theory, Culture and Society 7, no. 2–3 (1990): 295–310.8. Tom Gerken, “Coronavirus: Kind Canadians Start ‘Caremongering’ Trend,” BBC News, March 16, 2020.9. Watson, “SARS and the Consequences,” 196–233.Additional informationNotes on contributorsJen Pylypa Jen Pylypa is a medical anthropologist and associate professor in the Department of Sociology and Anthropology at Carleton University, Ottawa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».