Notice bibliographique
Résumé
Les répercussions de la pandémie de Covid-19 s’étendent au-delà de la crise sanitaire dans les domaines économiques, sociaux et politiques. Mais elles n’ont pas touché tout le monde de façon uniforme. Les inégalités sociétales existantes sont exacerbées ainsi que la marginalisation. Les travailleurs informels et migrants, et ceux qui vivent dans des établissements informels, sont touchés de manière disproportionnée par les effets sanitaires et secondaires de la pandémie. Cela a eu un impact supplémentaire sur leurs moyens de subsistance et leur capacité à répondre aux besoins fondamentaux, et a aussi limité leur capacité à se rétablir en raison des stratégies d’adaptation qu’ils ont dû adopter. Dans le même temps, le succès de la réduction des risques de catastrophe (RRC) dépend souvent d’acteurs et de réseaux informels. Les limites des systèmes formels de gouvernance des catastrophes ont fait l’objet de nombreuses discussions. Les lacunes sont largement associées au manque de connaissances (locales), de compréhension contextuelle, d’incitations, de systèmes de coordination ou de flexibilité. De plus, l’accent est souvent mis sur les solutions infrastructurelles et technocratiques plutôt que sur l’établissement de relations avec les ressources locales existantes. Malgré cela, les approches de gestion des catastrophes à court terme et à risque unique continuent de dominer.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».