The View from the Socio-Spatial Peripheries: Milan, Italy and Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
At first, the virus causing COVID-19 spread from Wuhan in much the same way as its predecessor, Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS), did in 2003: through the network of global industrial and financial centers that define the structure of the world economy. But the trajectory of COVID-19 turned out to be more complex: the new virus proliferates nearly everywhere, including in urban peripheries that have characterized recent urbanization trends. The environments of COVID-19 transmission in the global urban peripheries coalesce into multifaceted and complex geographies characterized by health care system (in)equality, lack of infrastructures, overcrowding, low-wage labor, racism, vulnerability of age/living in an institution, and so on. While posing a major challenge to public health systems around the world, the pandemic has thrown the contemporary challenges for the responses to outbreaks of emerging infectious diseases into sharper view, especially with reference to the accelerated extension of urban processes and forms into regions that had previously not been urbanized. But twelve months into the pandemic, as it has now rolled over most settled regions around the world, places in the global urban world and the spaces between them have generated complex, and often contradictory, outbreak and reopening narratives. Urbanists have weighed residential density, degrees of informality, transportation modes, housing form, availability of park space, and a host of other factors in determining patterns in the proliferation of COVID-19. Social scientists have pointed to race, class, age, disability, and gender as important determinants. Students of public policy and institutions have pointed to insufficiencies in public health pandemic preparedness and catastrophic negligence in long-term care homes. Labor researchers have highlighted the lack of state regulation and oversight at precarious workplaces such as meatpacking plants, in the agricultural sector, and in long-term care homes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».