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Enregistrement W4308051495 · doi:10.1177/00027642221132176

Disintegration in the Age of COVID-19: Biological Contamination, Social Danger, and the Search for Solidarity

2022· article· en· W4308051495 sur OpenAlexaff
Seth Abrutyn

Notice bibliographique

RevueAmerican Behavioral Scientist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolidarityFace (sociological concept)SociologyEveryday lifeEnvironmental ethicsIsolation (microbiology)PolitySocial distancePublic relationsSocial psychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CriminologyPolitical sciencePoliticsPsychologySocial scienceDiseaseLawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Like any disaster, COVID-19 laid waste to infrastructure and the ability for a community to do community. But, unlike a tornado or nuclear meltdown, COVID-19 laid waste to social infrastructure in unique ways that only a disease can do. On the one hand, a pandemic brings biological dangers that, in turn, make all individuals—loved ones, too—into potential threats of biological contamination. On the other hand, the efforts to contain disease present social dangers, as isolation and distancing threatens mundane and spectacular ritualized encounters and mask-wearing heighten our awareness of the biological risk. By exploring the link between disasters and disease, this paper leverages the lens of contamination, beginning first with the barriers it presents to making and remaking the self in everyday life. Constraints on ritualized encounters, both in terms of delimiting face-to-face interaction and in determining that some spaces have contaminative risks, reduces collective life to imagined communities or shifts to digitally mediated spaces. The former intensifies the sense of anomie people feel as their social world appears as though it were disintegrating while the latter presents severe neurobiological challenges to reproducing what face-to-face interaction habitually generates. Finally, these micro/meso-level processes are contextualized by considering how institutions, particularly polity but also science, manage collective risk and how their efficacy may either contribute to the erosion of solidarity or provide a sense of support in the face of anomic terror. Using the US to illustrate these processes, we are able to show how an inefficacious state response weakens the already tenuous connective tissue that holds a diffuse and diverse population together, while also exposing and intensifying existing political, economic, and cultural fissures, thereby further eroding existing solidarity and the capacity to rebuild post-pandemic cohesion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0230,080
Communication savante0,0150,018
Science ouverte0,0010,021
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,186
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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