The efficacy of PPE for COVID-19-type respiratory illnesses in primary and community care staff
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> Most cultures believe in ghosts and for the Chinese, the seventh lunar month—the ghost month—causes particular concern. ‘The gates of hell’ are open for the first 14 days of the month which allows the restless ghosts of people who were hungry when they died to haunt the living. In this study, it was hypothesised that if the notion that ghosts are out to harm the living could affect the Chinese, this may be reflected in death statistics. <h3>Methods</h3> Because the Chinese believe death is more likely during the ghost month, male and female deaths from all causes and from four common causes of death in the first and second fortnights of the seventh lunar months of 1995–2000 were compared in Hong Kong Chinese. Deaths in two consecutive fortnights 30 days before each year9s seventh lunar month were used as controls. Death data were compared using the binomial test with a null hypothesis probability of 0.5 between the first and second fortnights. <h3>Results</h3> There was no difference in male deaths between the first and second fortnights of the control and seventh lunar months. While there were no significant differences in female deaths during the control month periods, fewer women died overall in the first fortnight of the seventh lunar month (p=0.026). <h3>Conclusion</h3> To protect their family, the Chinese women postpone death until after the hungry ghosts have been fed and hopefully banished forever.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| 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 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 ».