Notice bibliographique
Résumé
The most fundamental issue this book has sought to address was the question of how pathogens interact with biophysical, political, economic, and cultural factors to produce and eventually control a contemporary urban disease outbreak.The sheer quantity of variables involved, and the complexity of the interactions amongst them (operating at and across different scaleslocal, regional, national, and global), necessitated the need to find a more encompassing approach.Correspondingly, the analytical challenge was to develop an appropriate perspective through which we could approach this seemingly unwieldy problematic in a manageable way.A clue to a potentially suitable entry point came from our initial observations that SARS spread through a network of economically and cultural significant citiesthat is, "global cities" that were linked together through the flows of people, information, capital, resources, technologies, and so on (Ali and Keil 2006).From here it was soon realized that perhaps the notion of networks itself could serve as central concept that would enable us to incorporate the myriad of factors implicated in the spread of SARS into our study, while at the same time allowing us to adequately capture the inherent complexity of an urban disease outbreak as an emergent phenomenon.In this light, one of the major objectives of this volume was to explicate the role of global networks (and networks more generally) in the contemporary spread of infectious disease.If networks were instrumental for the spread of disease, then important issues still remained for us as social scientists, specifically those concerning the political and socio-cultural ramifications of such networked spread.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,260 | 0,043 |
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 ».