Cancer, COVID-19, and the need for critique
Notice bibliographique
Résumé
In this open letter we examine the implications of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic for cancer research and care from the point of view of the social studies of science, technology, and medicine. We discuss how the pandemic has disrupted several aspects of cancer care, underscoring the fragmentation of institutional arrangements, the malleable priorities in cancer research, and the changing promises of therapeutic innovation. We argue for the critical relevance of qualitative social sciences in cancer research during the pandemic despite the difficulties of immersive kinds of fieldwork. Social science research can help understand the ongoing, situated and lived impact of the pandemic, as well as fully underline its socially stratified consequences. We outline the risk that limiting and prioritising research activities according to their immediate clinical outcomes might have in the relational and longitudinal understanding of cancer practices in the UK. Finally, we alert against potential distortions that a “covidization” of cancer research might entail, arguing for the need to maintain a critical point of view on the pandemic.
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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 | 0,106 | 0,300 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,048 |
| Communication savante | 0,023 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».