Gwendolyn L. Wright, Lucas Hubbard, and Darity William A., Jr. eds. <i>The Pandemic Divide: How COVID Increased Inequality in America</i>
Notice bibliographique
Résumé
This anthology of 11 short essays, bracketed by an excellent introduction and a punchy conclusion, is based on a wealth of scholarship and statistics that use the COVID-19 pandemic as a lens to expose the enormous racial disparities in American society—disparities that were simply magnified by the challenges and tragedies of the crisis. While the authors acknowledge race is a social construct with no firm biological definition, they proclaim its powerful impact on all aspects of existence: health care, education, employment, finances and even leisure. Only one of the authors is identified as a historian (Joe William Trotter, the Giant Eagle University Professor of History and Social Justice at Carnegie Mellon University); his essay on labour history shows how the racialised population was predisposed to greater harm through the social determinants of health. Most of the 27 other authors are experts in public policy with backgrounds in sociology, education, psychology finances, anthropology, and health care. Nevertheless, they open their specific chapters with historical narratives that pre-date the pandemic often by many years going back to slavery—narratives that illustrate how the greater impact of COVID-19 on racialised communities was a predictable product of structural racism in the USA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,045 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».