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Enregistrement W4311458226 · doi:10.18255/2412-6519-2022-4-404-415

Общественная солидарность в период пандемии: международный опыт

2022· article· en· W4311458226 sur OpenAlexaboutno aff
Olga P. Noskova

Notice bibliographique

RevueSocialʹnye i gumanitarnye znania · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSociopolitical Dynamics in Russia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolidarityPandemicPolitical sciencePopulationIsolation (microbiology)Civil societyEconomic growthPublic relationsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyPolitical economyPoliticsLawMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article provides a meaningful analysis of domestic and foreign websites, which reflects up-to-date information about the peculiarities of civil activism and public solidarity during the COVID-19 pandemic in such countries as: Great Britain, Canada, France, Australia, America, Mexico, Russia. In the course of the analysis, similar assistance programs, common motives of people to engage in volunteer activities are highlighted, and unique projects related to both the geographical location of regions and the mentality of citizens are indicated. An attempt has been made to prove that volunteering during the pandemic is an effective tool for the formation of social solidarity around the world, and its manifestation in difficult times is a necessary and effective way to preserve the social health of the population and maintain the socio-economic balance of states. It is concluded that self-isolation served as an impetus to strengthen social ties between people and led to the emergence of new forms of interaction, as well as support options for various categories of citizens. In conclusion, the statement is made about the importance of cooperation between civil activists and regional governments in terms of organizing productive interaction and providing prompt mutual assistance in the emerging challenges of unstable and rapidly changing reality.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,310 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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