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Enregistrement W3112394357 · doi:10.1177/1474474020978483

Essential workers and the cultural politics of appreciation: sonic, visual and mediated geographies of public gratitude in the time of COVID-19

2020· article· en· W3112394357 sur OpenAlexaffabout
John Paul Catungal

Notice bibliographique

RevueCultural Geographies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGratitudePoliticsSociologySocial psychologyPsychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What do sonic, visual, and mediated forms of public gratitude for essential workers during the COVID-19 pandemic tell us about the cultural politics of the category “essential worker”? What racial, gender, and class structures and processes shape the content, form, and composition of these collective practices of appreciation? In this paper, I draw on my participation in a nightly ritual of collective applause in Vancouver, Canada, my encounters with homemade banners in my neighborhood, and my own familial histories and relationships to essential workers to examine cultural practices of gratitude. I observe that collective and public expressions of gratitude are shaped by existing structures and discourses of material inequalities, which manifest in hierarchical valuations of differently positioned essential workers. Cultural practices of gratitude, I show, can inadvertently serve to obscure the existence and continuation of these hierarchies by flattening or narrowly circumscribing who counts as an “essential worker” during the COVID-19 pandemic and, thus, limiting just whom public and collective expressions of appreciation are for. As cultural geographical doings, such landscape markers and spatial performances of gratitude serve to emplace and, thus, reinforce existing social hierarchies, suggesting the need for other more socially just spatial enactments of gratitude.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,013
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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