"No Silver Bullet Solution": Cruel Optimism and Canada’s COVID-19 Public Health Messages
Notice bibliographique
Résumé
Science twines through many of the discussions related to hope for a return to normalcy within public discussions of COVID‑19. The framings of techno-scientific solutions for COVID‑19 are similar to those that are presented to address many societal problems. The messy scientific and regulatory underpinnings of this desired silver bullet rarely make it fully into view. Technoscientific-related hope and its associated affects can operate as a kind of “cruel optimism” (Berlant 2010, 2011). It can be an affective response to return to life as “normal” that is psychologically soothing, even as its enactment may replicate destructive social, political, and economic structures. Hope and technoscience thread throughout the interactions between journalists and health officials in the health press briefings in the first wave of the COVID‑19 pandemic. Technoscientific complexity that challenges the desire to return to normal is rarely brought up in Ontario and Nova Scotia public health briefings. But when it is, health officials in this zone of interaction balance explanations of scientific reality and caution, while attempting to not crush hope for a techno-scientifically mediated return to normal. As such, public health discourse obscures or tempers cruel optimism rather than directly confronting it.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,035 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».