From the nice work to the hard work: “Troubling” community‐based CareMongering during the COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CareMongering is a virtually organized community‐based response to COVID‐19 formed in Canada in March 2020, in response to growing concerns about the pandemic. The goal of CareMongering is to care for community members, particularly those experiencing social exclusion, by organizing groups at a local level to support access to basic necessities, services, and resources (e.g., providing groceries and childcare to frontline workers). Following from feminist calls to “trouble” care, we explore the uncomfortable relations that emerged while practicing CareMongering through a case study of a group in Ontario, Canada. Using semi‐structured interviews with group members and organizers and ethnographic content analysis of Facebook group activity, we examine (1) difficult interactions on the group's public Facebook page, (2) strategies used to moderate the group, and (3) the affective and embodied experiences involved in virtually organizing CareMongering. We illustrate our findings through vignettes of one of the author's experiences as a CareMongering group member and composite narratives of social media interactions. We argue that by enacting critical community care, CareMongering groups have the potential to practice care that goes beyond simply caring for or about community needs to also care with communities. The hard work of critical community care involves an intersectional, reflexive, and relational approach that addresses underlying inequalities and promotes actions aimed toward making structural and collective change.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,066 | 0,047 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».