Notice bibliographique
Résumé
I share Dick Sibley and Joe Brownlie's dismay regarding the government's management of Covid-19 (VR, 18/25 April 2020, vol 186, pp 462-463). However, I also share the apparent scepticism of Richard Brown (VR, 16/23 May 2020, vol 186, pp 537-538) as to whether vets would have been any more successful in dealing with this pandemic than the medical profession. I do not believe that we would have been. I also take issue with some of Sibley and Brownlie's other points. First, they seem to disregard the successful preventive medicine initiatives that have improved human health today in terms of vaccination and disease screening, to name just two areas. Sibley and Brownlie twice state that the idea of spreading the epidemic over a longer period is merely a strategy to delay deaths. Surely, the aim of this approach, that of ‘flattening the curve’, is to prevent the NHS being overwhelmed and hence to reduce overall mortality both in general and among our heroic medical workers Sibley and Brownlie also claim that ‘no single disease has ever decimated a population’. The Great Plague of London in 1665–66 is believed to have killed 70,000 to 100,000 people, a fifth to a quarter of the city's population. It is generally accepted that the Black Death that ravaged Europe in the late 1340s killed in excess of 30 per cent of the British population and had a transformative effect on the country's history. These are just two examples of occasions when a single disease has had devastating effects on human populations, more than meeting the original definition of decimation, that is, the killing of one in 10. The deaths of possibly 90 per cent of the New World population following the arrival of European explorers in the late 15th century were not due to a single disease, but as a chronicler commented on the devastation of the Aztec population, ‘Many others died of starvation, because, as they were all taken sick at once, they could not care for each other.’1 This is perhaps pertinent to our current dilemma Perhaps ‘flattening the curve’ might have saved lives then as it could well do now.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».