Riding the Coronacoaster: Learning, Teaching, and Living at a Health Sciences Campus during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This collaborative autoethnography examines how we (four students and a professor of community-engaged research) used our experiences to make sense of life during COVID‑19. Engaging in a collective approach to autoethnographic writing, we highlight different perspectives of a cultural moment shaped by the science denialism and untruths that define US governmental practices and approaches to the pandemic. We share how we are dealing with COVID‑19 discourses that run counter to the scientific foregrounding of our STEM (Science, Technology, Engineering, and Math) and health and medical sciences training, reflect on the role of the pandemic in shifting post-baccalaureate plans, navigate the lockdown while participating in racial justice protests in Minneapolis, and examine the experiences of being essential healthcare workers while in school. By situating these shifting ways of learning, teaching, and engaging as portents of the difficulties we may continue to face, we show the possibilities of narrative methods in imagining and implementing post-pandemic healthcare practices grounded on a praxis of community justice and collective care.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,035 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| 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 ».