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Enregistrement W4281396698 · doi:10.15273/hpj.v2i1.11370

Finding Leisure through Improvisation at Home: Self-Sustainment during COVID-19

2022· article· en· W4281396698 sur OpenAlexaff
Giana Tomas

Notice bibliographique

RevueHealthy Populations Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImprovisationBLISSSanityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AestheticsEveryday lifePsychologySociologyInternet privacyVisual artsArtMedicineComputer sciencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During tumultuous, shaky, and uncertain times such as COVID-19, understandings of and life at home have shifted dramatically, especially amidst lockdown or on-and-off stay-at-home orders. While staying at home made me feel a sense of safety and protection, lockdown was a whole other challenge. Staying at home from morning till dawn, doing the exact same things over and over again, and relying on technology more than ever to fuel my social needs, encompassed my lockdown routine; a routine developed out of desires for normalcy and desperation to feel a sense of stability and so-called productivity. In light of my sanity and survival, I had to make do. I had to improvise. I had to find ‘leisure’ that worked for me while the world moved cautiously amidst COVID. In the details of everyday pandemic life, I found leisure in improvisation. In some cases such as my lockdown experience, leisure can be found in improvisation; not just in one thing or activity per se, but also in a series of pursuits that can help us make do, pass time, keep sane, and even experience temporary bliss and enjoyment amidst an unsteady and unpredictable environment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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