Notice bibliographique
Résumé
For me, rhythm means having consistency. The piece highlights my own experience with the disruption of my daily rhythm due to COVID-19. The first half shows my routine and interactions prior to COVID-19 while the second half shows my experiences in the present day. Prior to the virus, I had a day to day routine that was filled with noise. Everyday moved quickly and I established a daily rhythm. However, when COVID-19 spread, it changed everything. I felt like I didn’t have a routine anymore because I wasn’t allowed to go anywhere. Time was moving much slower and worst of all, xenophobia was growing at a significant rate. As a Chinese Canadian, this was the first time I truly felt the weight of the color of my skin. COVID-19 changed the way that I consistently assumed that the color of my skin wasn’t something that strangers would significantly care about. However, as I got on a bus, I unintentionally scared a woman simply because of my skin color. From that point, I knew that xenophobia would affect the way people perceived me everyday. The woman was scared of the virus— which in turn was scared of me—and I was scared that she would thwart her anger towards me because I am Chinese. If looks could kill, then the woman and I ironically both feared each other. Now, due to COVID-19, I am adapting to a new routine. A routine where the color of skin rings louder than any other sound.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».