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Enregistrement W4200592156 · doi:10.6000/1929-4409.2021.10.175

Implications of the Marginalisation of Social Sciences in the Fight against the Covid 19 Pandemic: A Humanities Perspective

2021· article· en· W4200592156 sur OpenAlexvenueno aff
Louis Nyahunda, Thembinkosi Mabila, Shingirai Stanely Mugambiwa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicSocial distanceGlobePolitical sciencePublic healthSociologyPublic relationsCriminologyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the history of pandemics that plagued humanity, COVID-19 represents a catastrophic global health crisis. The pandemic has placed a huge burden on health care systems around the globe. Due to its easy transmission from one individual to the other, COVID-19 prevention require large scale behaviour change. Through the recommendations of the WHO, governments across the world have enacted policies of social distancing, national lockdown, wearing face mask, release of inmates from prisons, temporary citizenship to migrants and refugees. In fostering the contingent measures to manage the pandemic between March and December 2020, most governments have consulted epidemiologists, public health experts, virologists among other pure sciences disciplines. However, notably absent, or poorly represented were the insights from social and behavioural scientists. The researchers argue that the absence or marginalisation of social sciences in the battle against the pandemic creates a myriad of gaps among the mechanisms crafted to manage the pandemic. The aim of this paper is to provide the entry points of social scientists in the fight against the pandemic. Through the use of insights of sociology and social work disciplines, the researchers noted that social scientists are involved in behaviour modification, compacting fear and anxiety, promotion of human rights, psychosocial support to vulnerable populations; and understanding the pandemic in the scope of globalisation. In terms of recommendations, we suggest that social workers and sociologists need to depend on the repertoire of their disciplines in order to effect change in different communities during the pandemic and its aftermath.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0210,122
Communication savante0,0210,028
Science ouverte0,0030,021
Intégrité de la recherche0,0120,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,121 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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