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Enregistrement W4405976229 · doi:10.3390/world6010004

Globalization and the Fallout of the COVID-19 Pandemic

2025· article· en· W4405976229 sur OpenAlexaff
Pascal L. Ghazalian

Notice bibliographique

RevueWorld · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)GlobalizationGeographyPolitical scienceVirologyMedicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)Law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has significantly impacted globalization by disrupting the course of international economic integration, reducing interpersonal interaction and communication, and lessening the significance of global governance and political interactions. This unprecedented event has altered global supply chains, MNEs’ operations and FDI, and trade patterns, and it has favored protectionist and border policies. Meanwhile, travel restrictions and social-distancing measures reduced human mobility and hindered intercultural exchanges. This study explores the short-term and long-term effects of the COVID-19 pandemic on economic globalization while also reflecting on its implications for social and political globalization. The analysis underlines that the COVID-19 pandemic has encouraged many governments to assess their strategies vis-à-vis globalization by seeking a certain equilibrium between global engagement, regional retreat, and national seclusion. Despite the adverse implications, some positive outcomes have emerged via the COVID-19-induced digital transformation and the reconfiguration of the global supply chains to improve resilience against future exogenous shocks. This pandemic exposed the shortcomings of the current global system and emphasized the necessity for a post-COVID-19 “re-designed” globalization to mitigate anti-globalization sentiments and expand benefits across countries/geo-economic regions and different segments of society.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,365 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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