Notice bibliographique
Résumé
Four days before the 2022 State of the Union address, the CDC made a change to the risk-prevention pandemic map of the United States that changed the color of the map from red to green. Before the change, the CDC worked with guidelines that identified a substantially high risk as 50 cases per 100,000 people. After the change, the low risk category became 200 cases per 100,000 - a significant diminution of the calculation. As the People’s CDC notes, “The resulting shift from a red map to a green one reflected no real reduction in transmission risk. It was a resort to rhetoric: an effort to craft a success story that would explain away hundreds of thousands of preventable deaths and the continued threat the virus poses.” The People’s CDC, a collaborative of volunteer health experts who offer policy recommendations and guidance around COVID-19 issues, reframes the official US responses to the global health crisis by disseminating critical information via social media. On their website People’s CDC identify their collaborative project: “working alongside community organizations, we are building collective power and centering equity as we work together to end the pandemic.” In this presentation, I situate the equity-focused work of the People’s CDC within restorative justice and world building movements. Using their “layered, collective, and equitable” social media publications as a guide, I employ recent research on collective action to analyze the ways that the People’s CDC resists the hegemonic inequities embedded in state run public health systems and corporate mass media by redeploying and rewriting the rhetorical strategies of those systems. I argue that the People’s CDC’s ethos of care and collaboration is employing restorative world building practices as a response to global crisis. As they say, “We must urgently create a new normal in which commitment to community care drives policy and behavior. This charge requires sustained and collective action.”
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».