Clever COVID-19, Clever Citizens-98: Critical and Creative Reflections from Tehran, Toronto, and Sydney
Notice bibliographique
Résumé
Our world suffers. Some people suffer more than others. Since the first part of 2020, ours is justly described as a time of uncertainty, threat, and upheaval. In this article, we offer reflections threaded narratively, told from the specificity of our societal contexts in Iran, Canada, and Australia. What might we learn in the present and anticipated future from people living chronically within conditions of uncertainty and immobility and also those experiencing uncertainty and immobility for the first time? We argue that reflexive comparative analysis bridging social and visual analysis, anchored in embodied conditions of such people, offers a way to learn from responses to COVID-19 while also being an exercise in ethical research practice. This reflection builds on and extends from our scholarly collaborations that have been ongoing since 2015. Our title recognizes this specific virus as stealthy. Importantly, our choice of words identifies resident Iranians-whose experiences were the original impetuses for this paper, and whose lives provide its empirical basis (98 is Iran's country code)-as equally steely.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,063 | 0,052 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».