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Enregistrement W4376058148 · doi:10.24908/lhps.v1i1.15386

Delegating Death

2022· article· en· W4376058148 sur OpenAlexaff
Zoë Mack

Notice bibliographique

RevueLiving Histories A Past Studies Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Security and Public Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopowerRacismSociologyRace (biology)PandemicPopulationEugenicsGender studiesPolitical sciencePoliticsLawCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DemographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing from Michel Foucault’s discussion of the plague and smallpox epidemics, this essay unpacks the “inextricable link” between racism and biopower. By looking at the role of essential workers and ideas of differential risk in the current Covid-19 pandemic, this essay argues that Foucault’s work allows us to trace the techniques that biopower uses to generate and normalize the increased vulnerability of racialized groups. Techniques of quarantine and their exception for essential work expose the way that biopower relies on state racism through the production of differential and racialized vulnerabilities. One can draw connections between Foucault’s analysis of those of "little substance” who continued to work during plague quarantines and modern day essential workers to demonstrate how biopower protects the population by increasing and normalizing the vulnerability of an expendable subclass. Foucault explains these differentiated normalities through the smallpox epidemic, where the risk of contracting and dying of smallpox was distinguished based on age, location, profession, etc. One should build on Foucault here, and consider ‘race’ as another factor that is used to differentiate ‘normal’ levels of risk. This normalization preserves a system which makes people of colour vulnerable under the regime of biopower. While Foucault does not directly engage with race in his analysis of plagues and epidemics, his ideas on biopower provide a framework through which we can better understand the ways that racism permeates our current pandemic.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0090,012
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,014

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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