Notice bibliographique
Résumé
Covid-19 is a serial killer. In less than two years it has taken the lives of over five million people. It preys on the vulnerable and the elderly. Seniors in long term care facilities are a favorite target. Governments have reacted differently to the threat. Some, including China and Australia, have adopted an aggressive, no- nonsense approach, locking down major cities for months at a time. Others, including Sweden and Brazil were, at least initially, more restrained and laissez faire, allowing their citizens to move about freely and letting the virus run its natural course. Countries also differed in the extent to which the general public was engaged in deciding which approach to adopt. In some the public were very active; in others not at all. In China, public debate and criticism were prohibited. Decisions were made by senior members of the Communist Party from behind closed doors and policies were presented as a fait accompli. In Europe and the United States, members of the general public were much more vocal and outspoken. Citizens who disagreed with their governments organized large protests and demonstrations and, when they were not listened to, took their political masters to court.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,065 |
| Communication savante | 0,032 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 ».