Notice bibliographique
Résumé
During the global Covid-19 pandemic, households, communities and regions around the world were faced with the hardening of borders at a variety of jurisdictional and spatial levels. These policy actions saw a sharp rise in insularisation occur as border geographies spurred insularity. The purpose of this paper is to examine this phenomenon and explore how this insular imagery took hold. Jurisdictional islanding in the form of “Covidislands” and “Covid-archipelagos” is introduced and explained as policy constructs which occurred at both micro and macro levels during the Covid-19 pandemic. This paper then examines Eastern Canada’s Covid-archipelagic “Atlantic Bubble”, constructed by the joint-islanding of the Canadian provinces of New Brunswick, Nova Scotia, Prince Edward Island, and Newfoundland and Labrador, as an illustrative case study example. The paper finishes by analysing the sociospatial and temporal dynamics of Covid-islands and Covid-archipelagos, tying to dimensions of culture, territory and society interconnected amongst prior concepts and paradigms of island understanding. Islanding in the Covid-19 era brought us back to the notion of seclusion and detachment that in a way echoes the paradigms that had already been deconstructed in the field of island studies. However, the emergence of these sociospatial island imaginaries leads us to re-think insularisation and what it meant to be insularised in the Covid-19 period.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».