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Enregistrement W4366959387 · doi:10.46692/9781529219067.021

The View from the Socio-Spatial Peripheries: Milan, Italy and Toronto, Canada

2021· other· en· W4366959387 sur OpenAlexaboutno aff
Lorenzo De Vidovich, Julian Iacobelli, Samantha Biglieri, Roger Keil

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrbanism, Landscape, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyCartographyRegional scienceEconomic geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction 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. How those factors add up across cities and urban networks specifically will be important to understand as this pandemic continues and as the urban world prepares to face the next, possibly still unknown, contagion that will pose a systemic threat. Put simply, the health crisis due to the COVID-19 pandemic is highly associated with processes of urbanization and globalization but in nonlinear and unpredictable ways. We follow the virus to the Italian metropolis of Milan and the Canadian urban region of Toronto. Milan was the European epicenter of the first wave, next to the Spanish capital of Madrid.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0370,015
Communication savante0,0140,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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