Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic had immediate and potentially long-lasting impacts on cities. Yet, the ability to assess, monitor, and analyze the wide-ranging effects of the pandemic has been stymied by data challenges. The pandemic elevated the need for, and reliance on, a wide range of data sources. We discuss four data challenges related to understanding the impact of the pandemic on cities. First, we explore how shifts in public policy and the decisions of private companies altered data collection priorities, availability, and reliability. Second, we discuss temporal dimensions, including the speed of data retrieval and frequency of data collection. Third, we identify the growing use of unexpected sources, which often feature a lack of rigor and consistency. Fourth, we explore the spatial scale of study and highlight questions about the interpretation of boundaries constituting the city. We use examples from the City of Toronto to ground our observations while also pointing to broader issues. We note that the tension between rapid, novel data and slow, consistent data continues to evolve and argue that a deeper appreciation and analysis of, and access to, myriad sources of data are necessary to understand the immediate and long-term impacts of COVID-19 on cities. Beyond the pandemic, our essay contributes to ongoing and emerging debates regarding the use of big data to understand the challenges facing cities and society.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».