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Enregistrement W4200402419 · doi:10.36475/7.5.2

Pandemic: Legal and Social Response

2021· article· en· W4200402419 sur OpenAlexfundno aff
Khushboo Garg, George G. Tumanishvili

Notice bibliographique

RevueLaw and World · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaAustralian Government
Mots-clésPandemicGovernment (linguistics)PessimismPublic relationsPolitical scienceSocial distanceEconomic growthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Covid-19 pandemic changed the world and accelerated processes that could have taken decades without a pandemic. In this paper, the authors discuss the public and government responses to the new normal, nowadays reality, and most importantly, the legal regulations that have been enacted in different countries in response to the challenges. The paper discusses in detail issues related to security measures, social distance, gender issues, abortion, education and student mobility, employment, and entrepreneurship. A pandemic that has survived more than a year needs to be addressed. The decision-makers made efforts to create a provision for the influenza virus after it became prominent in society. The intention is not to be pessimistic but to be optimistic enough to create provisions for the future. Countries are aiming to achieve their commitments to recover from the pandemic. A pandemic demands a legal response as well as a social response. The research paper aimed to divert the attention of the readers to the untouched aspects of the law that are related to emergency situations, including pandemics. In the paper, we discuss the paradox of the pandemic, lockdown, and post-lock- down situations, as well as protests/riots, gender-based violence, healthcare, and education topics related to the changes that have taken place due to the pandemic.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
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