Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 sparked the largest global crisis of the 21st century, extending well beyond public health. For some, the impact was swift and dramatic, with the pandemic pushing tens of millions into poverty and creating extreme food insecurity; for others, the transformations are still bubbling under the surface. Efforts to arrest the spread of COVID-19 entailed far-reaching forms of government intervention and the extensive use of new technologies. Questions thus remain as to whether the societal changes brought about by COVID-19 will endure in the post-pandemic period. The return of geopolitics, along with the war in Ukraine and tensions in Asia, have further complexified an already complex global situation.Since March 2020, there has been an explosion of analyses about the short-term impacts and future global consequences of COVID-19. Parallels to the 1930s collapse of Europe have been made, as recounted by Stefan Zweig in his famous memoir, The World of Yesterday. While most commentators are pessimistic, some are looking for positive change. Faced with this unprecedented crisis, we have been propelled to think about how, in the “next world,” we can strengthen economic prosperity, social justice, the environment, gender relations, public health, and political institutions—or at least ensure that these features of our world do not continue to deteriorate.In The Afterworld, 50 professors from four Montreal universities, among the foremost experts in their fields, propose progressive, pragmatic, and social science-based ideas with the potential to improve international cooperation, security, human rights, and sustainable prosperity beyond the pandemic.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,360 | 0,134 |
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 ».