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Enregistrement W4242189149 · doi:10.21606/pluriversal.2021.0048

A Lesson from Fazal Sheikh’s “Desert Bloom” for Living in a Post-COVID World

2021· article· en· W4242189149 sur OpenAlexaff
Bill Leeming

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesert (philosophy)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicFace (sociological concept)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)HistorySociologyPolitical scienceSocial scienceMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are told that we can expect to live with an assortment of “new normals” at the end of the COVID-19 pandemic. We are also told that living through the COVID-19 pandemic has made us better able to face longstanding challenges such as climate change and inegalitarian social arrangements. In this paper I reflect on what we are being told by drawing on a lesson I have learned from Fazal Sheikh’s 2011 aerial photographic series to locate evidence of Bedouin villages in the Negev desert in the wake of Israeli campaigns in the 1960s to “make the desert bloom.” The lesson includes recognizing the importance of continuing what Asef Bayat has described as the “silent, patient, protracted and pervasive advancement of ordinary people on the propertied and powerful.” All things considered, I have learned to be distrustful of and resistant to new ways of living that encourage us to learn from past suffering and disasters so as to become ever more resilient and ready for future suffering and disasters in a post-COVID world.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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