Novel Coronavirus 2019: A Recent Update
Notice bibliographique
Résumé
Since last year of December 2019, a virus has been identifying in china’s city of Wuhan, virus name Severe Acute Respiratory Syndrome coronavirus (SARS-CoV-2). 2019 Novel Coronavirus (COVID-19) Disease is a very scary Disease. This disease is a challenge for Human for cure. These virus are effected all over the world’s country like America, Brazil, Turkey, China, Italy, Iran, India, Canada Russia etc., this virus first time reported in relation to the Huainan Seafood Wholesale Market (South China Seafood City Food Market) in Wuhan, China. This market gained media attention after being identified as a point of origin of the 2019–20 coronavirus pandemic. This virus have the common sign & symptoms like pneumonia and show symptoms of fever, headache, joint pain, Common cold, chills, shortness of breath, cough severe pneumonia, dyspnea, renal insufficiency. The detection of 2019- SCoV-like viruses in tiny size, live wild mammals in a market indicates a route of inters species spreading, although the natural loch is not known. This theory assembles a study of the molecular biology fundamental of these infectious agents, with particular prominence on the nature and identify of viral receptors, viral RNA synthesis, and the molecular interactions governing viral assembly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».