MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3043010689 · doi:10.1177/1206331220938641

How a Deadly Pandemic Cleared the Air: Narratives and Practices Linking COVID-19 with Air Pollution and Climate Change

2020· article· en· W3043010689 sur OpenAlexaff
Evalyna Bogdan

Notice bibliographique

RevueSpace and Culture · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCOVID-19 impact on air quality
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicClearanceClimate changeHazardPollutionAir pollutionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Plague (disease)Environmental planningGeographyDevelopment economicsPolitical scienceEcologyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent COVID-19 pandemic revealed the intricate connections between human and planetary health. Air pollution cleared over the countries ordering lockdowns of nonessential businesses to flatten the curve of the pandemic. The links between pandemics and pollution are not obvious at first, yet the two phenomena have several characteristics in common. Both pandemics and pollution originate from specific locations but then spread globally, and both are human-induced rather than natural–hazard disasters. I examine narratives and practices linking COVID-19 with air pollution and climate change as the pandemic unfolds. I compare these findings with research on the Black Death plague in Europe and the air pollution in China’s Haze City. Applying the analytical frameworks from these two studies, I analyze media articles and reports on COVID-19 to explore risk experience, stress behaviours, and resistant discourse during the adaptive cycles of the pandemic to gain insights into current and future changes to sustainability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSpace and CultureMême sujetCOVID-19 impact on air qualityTravaux en français237 207