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Enregistrement W3216321455 · doi:10.1111/nzg.12313

<scp>COVID</scp>‐19 stigma in New Zealand: Are we really a ‘team’ of five million?

2021· article· en· W3216321455 sur OpenAlexaff
Christina R. Ergler, Robert Huish, Nichole Georgeou, Jeremy Simons, Olivia Sage Swain Eyles, Yi Li, Tianran Deng, Lilian Tame

Notice bibliographique

RevueNew Zealand Geographer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStigma (botany)Government (linguistics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicUnintended consequencesImmigrationCohesion (chemistry)Political sciencePublic health2019-20 coronavirus outbreakCriminologySocial stigmaPublic relationsSociologyMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)LawNursingVirologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The New Zealand government has used public health ordinances to impose restrictions on immigration, movement and social gatherings for managing the pandemic. Yet, this response led to unintended consequences, in particular the stigmatisation of some communities and professions as being ‘diseased’. Such discourse ran contrary to the government's own, and very public assertions, that New Zealand was a ‘team of five million’ who should ‘be kind’ to each other. Here, we position stigma as a form of slow violence, which during the pandemic has exploited existing cracks in social cohesion. We then employ an ethics of care approach to suggest some practical responses to healing the rifts created by COVID‐19.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,020
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 GPT0,348
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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