MOBILIZATION MECHANISMS OF STATES IN THE POLICY OF COUNTERING THE COVID-19 PANDEMIC
Notice bibliographique
Résumé
In the course of a round table with international participation organized by the Department of Comparative Political Science of Lomonosov Moscow State University and the electronic journal “Bulletin of Moscow State Regional University”, a discussion was held on the mobilization mechanisms of states (Russia, China, India, Canada, Great Britain, Kazakhstan, etc.) in countering the COVID-19 pandemic. The main topics of discussion include the following: state mobilization mechanisms in the situation of the first and subsequent waves of the COVID-19 pandemic, interaction between citizens and authorities, the perception of the population of anti-epidemic measures of governments, changes occurring under the influence of the pandemic in the social, economic, political spheres of society, in the areas of digitalization and education, forecasting the progress of the fight against the pandemic. The experts at the round table were political scientists of the Lomonosov Moscow State University, National Autonomous University of Mexico (Mexico City, Mexico), Al-Farabi Kazakh National University (Almaty, Kazakhstan), universities of the People’s Republic of China.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».