MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405001111 · doi:10.1515/9780776636429-043

CHAPTER F-4 Border Closures: A Pandemic of Symbolic Acts in the Time of COVID-19

2020· book-chapter· en· W4405001111 sur OpenAlexaff
Steven J. Hoffman, Patrick Fafard

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Press eBooks · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Deviance, and Social Control
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakVirologyMedicineInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Outbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 provoked unprecedented national border closures.Some countries stopped travel from particular regions, despite evidence that such closures are ineffective and illegal under the International Health Regulations (IHRs).Even more countries banned all incoming travel by non-citizens.It has been suggested that these more restrictive total border closures are theoretically effective and arguably permissible under international law.Yet a closer analysis reveals that total border closures are probably still illegal given the IHRs require countries to adopt less restrictive alternatives when possible, such as a 14-day quarantine order for incoming travellers.If border closures are largely ineffective and illegal, then why have at least 142 countries implemented them?The answer lies in the realities of politics.Even if governments know the science and law of border closures, they still feel compelled to enact them because of intense domestic pressure

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity of Ottawa Press eBooksMême sujetCrime, Deviance, and Social ControlTravaux en français237 207