More‐Than‐Human and Deeply Human Perspectives on COVID‐19
Notice bibliographique
Résumé
This multi-authored contribution explores what the COVID-19 pandemic demands of critical inquiry with a focus on the more-than-human. We show how COVID-19 is a complex series of multispecies encounters shaped by humans, non-human animals, and of course viruses. Central to these encounters is a politics of difference in which certain human lives are protected and helped to flourish while others, both human and animal, are forgotten if not sacrificed. Such difference encompasses practices of racialisation and racism, healthcare austerity, the circulation of capital, border-making, intervention into non-human nature, wildlife trade bans, anthropocentrism, and the exploitation of animal test subjects. The contributions highlight how COVID-19 provides a needed opportunity to unite new materialist and anti-racist, anti-colonial scholarship as well as reimagine more radically sustainable multispecies futures. This requires embracing anti-colonial humility, confronting debts owed to lab animal frontline workers, and rethinking economic systems that helped unleash COVID-19 and ensured it became a disaster.
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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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,048 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».