Critiquing ‘islandness’ as immunity to COVID-19: A case exploration of the Grenada, Carriacou and Petite Martinique archipelago in the Caribbean region
Notice bibliographique
Résumé
Can mitigation of the spread and transmission of COVID-19 cases on islands, especially in the Caribbean, be attributed to the fact that they are just that: islands? As the corona crisis escalated in 2020, island authorities initially were able to keep COVID-19 cases low and mitigate their spread by implementing unprecedented actions, foremost among them border closures. However, as the realities of economic stresses surfaced, due to the decline in tourism, especially in the Caribbean, the need to balance COVID-19 spread and economic propriety posed a challenge. In this regard, the corona crisis illuminated spatial notions of islandness: boundedness, smallness, isolation and fragmentation. This perspective essay explores islandness in the context of the actions taken in the case study tri-island state of Grenada, Carriacou and Petite Martinique. Being a tri-island state, the nuances of islandness, experienced in an archipelagic context (an archipelago within the Caribbean archipelago) are emphasized. The paper chronicles the measures, issues and challenges of the case islands during the period between 13 March 2020 and 30 January 2021 and juxtaposes them against other actions in other countries and theories of islandness. It is hoped that this paper will contribute to and champion the field of island studies, especially within the Caribbean region.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».