Ensuring adequate health financing to prevent and control the COVID-19 in Iran
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
2020, the Iranian Ministry of Health and Medical Education (MoHME) has announced the first 2 cases of SARS-CoV-2, a novel emerging coronavirus which causes an infection termed as COVID-19, in Qom city. As such, the Iranian government, through the establishment of the "National Headquarters for the management and control of the novel Coronavirus", has started implementing policies and programs for the prevention and control of the virus. These measures include schools and universities closure, reduced working hours, and increased production and delivery of equipment such as masks, gloves and hygienic materials for sterile environments. The government has also made efforts to divulge high-quality information concerning the COVID-19 and to provide laboratories and hospitals with diagnostic kits and adequate resources to treat patients. However, despite such efforts, the number of cases and deaths has progressively increased with rising trends in total confirmed cases and deaths, as well as in new daily cases and deaths associated with the COVID-19. Iran is a developing country and its economic infrastructure has been hit hardly by embargo and sanctions. While developed countries have allocated appropriate funding and are responding adequately to the COVID-19 pandemics, Iran has experienced a serious surge of cases and deaths and should strive to provide additional resources to the health system to make healthcare services more accessible and to increase the fairness of that access. All relevant actors and stakeholders should work together to fight this disease.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle