MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387122639 · doi:10.18357/anthropologica65120231065

Talking and Acting A Pandemic Ethnography of COVID-19 in Montmartre

2023· article· en· W4387122639 sur OpenAlexvenueno aff
Alexis Black

Notice bibliographique

RevueAnthropologica · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondation Fyssen
Mots-clésEthnographyAnalogyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyPandemicConstruct (python library)Action (physics)Scripting languageEpistemologyAnthropologyMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Informed by eighteen months of ethnographic fieldwork in Montmartre, one of the last village-like neighbourhoods in Paris, in this paper, I analyze how people in this community talked through and acted out the COVID-19 pandemic. Using theoretical frameworks from linguistic, cognitive and medical anthropology, I examine “small stories” (Georgakopoulou 2007) about COVID-19, in particular, the analogical and conceptual aspects of this talk. How do people construct understandings of crisis as it evolves? What does this process look like when talk becomes action and reaction and what does it say about the future? This paper explores how people employed analogy, cultural scripts and other linguistic wor(l)d-building tools in their talk about their experiences and comprehensions of COVID-19. Following the arguments of Ochs (2012), I propose that talking about COVID-19 is itself an experience of the virus, an experience that informs people’s understandings of their present circumstances and future possibilities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnthropologicaMême sujetLinguistics and Discourse AnalysisTravaux en français237 207