MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3029095612 · doi:10.7326/m20-2945

Risk for COVID-19 Resurgence Related to Duration and Effectiveness of Physical Distancing in Ontario, Canada

2020· article· en· W3029095612 sur OpenAlexafffundabout
Ashleigh R. Tuite, Amy L. Greer, Steven De Keninck, David N. Fisman

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitute of Infection and ImmunityCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineDistancingPsychological interventionSocial distance2019-20 coronavirus outbreakTransmission (telecommunications)Environmental healthSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PopulationGlobeDuration (music)DemographyGerontologyDiseaseVirologyOutbreakInfectious disease (medical specialty)Nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Insights from epidemiologic models have helped to guide and improve understanding of mitigation policies for coronavirus disease 2019 (COVID-19) across the globe.As the pandemic progresses, models can be used to quantify what may unfold when such measures are relaxed.Objective: To explore the effect of physical distancing measures on COVID-19 transmission in the population of Ontario, Canada.Methods and Findings: We previously described a transmission model of COVID-19, stratified by age and health status, in the Canadian province of Ontario (1).It evaluated nonpharmaceutical interventions to control the COVID-19

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,190
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of Internal MedicineMême sujetCOVID-19 epidemiological studiesTravaux en français237 207