The scientific literature on Coronaviruses, COVID-19 and its associated safety-related research dimensions: A scientometric analysis and scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 global pandemic has generated an abundance of research quickly following the outbreak. Within only a few months, more than a thousand studies on this topic have already appeared in the scientific literature. In this short review, we analyse the bibliometric aspects of these studies on a macro level, as well as those addressing Coronaviruses in general. Furthermore, through a scoping analysis of the literature on COVID-19, we identify the main safety-related dimensions that these studies have thus far addressed. Our findings show that across various research domains, and apart from the medical and clinical aspects such as the safety of vaccines and treatments, issues related to patient transport safety, occupational safety of healthcare professionals, biosafety of laboratories and facilities, social safety, food safety, and particularly mental/psychological health and domestic safety have thus far attracted most attention of the scientific community in relation to the COVID-19 pandemic. Our analysis also uncovers various potentially significant safety problems caused by this global health emergency which currently have attracted only limited scientific focus but may warrant more attention. These include matters such as cyber safety, economic safety, and supply-chain safety. These findings highlight why, from an academic research perspective, a holistic interdisciplinary approach and a collective scientific effort is required to help understand and mitigate the various safety impacts of this crisis whose implications reach far beyond the bio-medical risks. Such holistic safety-scientific understanding of the COVID-19 crisis can furthermore be instrumental to be better prepared for a future 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 | 0,042 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,200 | 0,211 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».