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Record W3135591738 · doi:10.1522/radm.no4.1241

COVID-19 et les retombées positives : l’autre côté de la médaille!

2021· article· fr· W3135591738 on OpenAlexaffvenueabout
Nancy Brassard

Bibliographic record

VenueAd machina l avenir de l humain au travail · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicCOVID-19 Pandemic Impacts
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité LavalUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présente étude, de nature exploratoire, expose les divers aspects positifs issus du confinement lié à la pandémie de la COVID-19 au Québec. Une trentaine d’entretiens informels ont été effectués pour étudier ces perceptions. En somme, les individus ont observé des changements positifs quant à leur rapport à la consommation, leur comportement alimentaire, leur rapport au temps, leur mobilité, leur équilibre personnel, leurs liens communautaires, leur capacité de résilience et leur littératie numérique. Néanmoins, le temps passe et ces aspects positifs, s’ils ne sont pas activés ou préservés, pourraient s’estomper. Si tel est le cas, il ne sera plus possible de s’appuyer sur ceux-ci pour transformer la société vers une gestion bienveillante et le développement des capacités d’apprentissage des organisations. Malgré une intervention rapide et financière des gouvernements, il ne semble pas y avoir de mécanismes mis en place de manière concomitante pour susciter des transformations (p. ex. : l’adaptation des services de restauration, les formations pour les chômeurs, etc.). Ainsi, nous souhaitons mettre en lumière le côté positif du confinement pour encourager les acteurs de la société à se mobiliser en vue de devenir plus résilients et innovateurs dans leurs pratiques pour contribuer au développement de la « nouvelle normalité » ou faire face à de nouvelles vagues ou crises.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.666
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.298
Teacher spread0.267 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2021
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