MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408459984 · doi:10.21083/ruralreview.v7i1.7395

Mutual Aid and Third Places during the COVID-19 Pandemic: Intersections in Nova Scotia & New Brunswick

2023· article· en· W4408459984 sur OpenAlexaffvenueabout
John Dale

Notice bibliographique

RevueRural Review Ontario Rural Planning Development and Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Nova (rocket)VirologyGeographyMedicineArchaeologyAeronauticsEngineeringInternal medicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rural and peripheral to the economic core of Canada, Nova Scotia and New Brunswick, like much of Atlantic Canada, have been historically illustrated as economically under-developed provinces. While policy frameworks address many regional problems, Nova Scotians and New Brunswickers continue to come together in creative and innovative ways to respond to many of their needs, both at home and in their larger communities. Relying heavily on gray literature, this research explores how Nova Scotians and New Brunswickers experience “Mutual Aid”. This research illustrates the unique landscape of Mutual Aid in the region and its connection to place. It will also explore how these geographies have shifted in the light of the COVID-19 pandemic. Finally, by revealing gaps in our current economic system, this research attempts to inform the way we think about community connectedness and welfare.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,294 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRural Review Ontario Rural Planning Development and PolicyMême sujetSocial Sciences and GovernanceTravaux en français237 207