Politics of prevention in the periphery: The initial response to COVID-19 on Barbuda and Puerto Rico
Notice bibliographique
Résumé
The islands of Barbuda and Puerto Rico share a history of dispossession and exploitation, occupying a peripheric position in a core–periphery world system. Yet, each island's response to COVID-19, and the subsequent effects of the pandemic, could not be more different. This paper examines how colonialism and neocolonialism affected the islands’ ability to respond to COVID-19. Barbuda relied on community traditions of support and self-reliance and was able to restrict all travel to and from the island, including travelers from the diaspora and those participating in its informal economic sector. In doing so, Barbuda effectively isolated itself from infection. On the other hand, Puerto Rico, in a protracted economic crisis, was particularly vulnerable to touristic flows, diasporic movements, and a large informal sector. The Puerto Rican response was shaped by deep politicization in the mainland U.S., which complicated an evidencebased strategy to combat the emergency. These cases show that islands, particularly those located in peripheric or subaltern spaces, cannot isolate themselves from the worst effects of COVID-19 through mere geography. Pandemics are not only driven by biological events but also by the narratives of colonialism, encompassing political, economic, and cultural factors, which determine their trajectories — sometimes with devastating outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».