A close look at the biology of SARS-CoV-2, and the potential influence of weather conditions and seasons on COVID-19 case spread
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is sufficient epidemiological and biological evidence of increased human susceptibility to viral pathogens such as Middle East respiratory syndrome coronavirus, respiratory syncytial virus, human metapneumovirus and influenza virus, in cold weather. The pattern of outbreak of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) in China during the flu season is further proof that meteorological conditions may potentially influence the susceptibility of human populations to coronaviruses, a situation that may become increasingly evident as the current global pandemic of COVID-19 unfolds. MAIN BODY: A very rapid spread and high mortality rates have characterized the COVID-19 pandemic in countries north of the equator where air temperatures have been seasonally low. It is unclear if the currently high rates of COVID-19 infections in countries of the northern hemisphere will wane during the summer months, or if fewer people overall will become infected with COVID-19 in countries south of the equator where warmer weather conditions prevail through most of the year. However, apart from the influence of seasons, evidence based on the structural biology and biochemical properties of many enveloped viruses similar to the novel severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 or SARS-CoV-2 (aetiology of COVID-19), support the higher likelihood of the latter of the two outcomes. Other factors that may potentially impact the rate of virus spread include the effectiveness of infection control practices, individual and herd immunity, and emergency preparedness levels of countries. CONCLUSION: This report highlights the potential influence of weather conditions, seasons and non-climatological factors on the geographical spread of cases of COVID-19 across the globe.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».