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Enregistrement W4408812065 · doi:10.14321/tk.raejiteoc190825

Race and Environmental Justice in the Era of Climate Change and COVID-19

2025· book· en· W4408812065 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMichigan State University Press eBooks · 2025
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSistema Nacional de InvestigadoresUniversity of Cape TownBenemérita Universidad Autónoma de PueblaUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAustrian Science FundYork UniversityCenter for African StudiesMount Allison UniversityUniversity of Denver
Mots-clésRace (biology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental justiceClimate changeEconomic JusticePolitical scienceEnvironmental ethics2019-20 coronavirus outbreakGeographySociologyVirologyEcologyMedicineBiologyLawGender studiesOutbreakPhilosophyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Informed by transdisciplinary research in social and environmental justice, Race and Environmental Justice in the Era of Climate Change and COVID-19 is a contribution to the scholarly discourse as well as a form of activism for environmental, climate, and health justice. Using race and Indigeneity as an analytical lens, the book explores how justice in the era of climate change and COVID-19 is envisioned, depicted, and achieved. With a focus largely on humans and environments, its explorations of (in)justice illustrate the wide health and safety gaps between individuals, communities, and even nations living under different environmental conditions. The volume also moves beyond the human toward justice for all beings. This book foregrounds voices from world communities, provides solutions to environmental and health crises, and advances environmental justice.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,667

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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