COVID-19 pandemic: Current and future implications on science and society
Notice bibliographique
Résumé
In 1 st quarter of 21 st century, with the appearance of novel coronavirus, the world is facing a disastrous pandemic of COVID-19 originated from China. The pandemic intensity differs from country to country and the most affected countries are Italy, Spain, France, UK and USA in terms of the mortality ratio while virus is spreading rapidly in more than 180 countries of Europe, Australia, North and South American, Asia and least affecting the African continents. In Pakistan, there have been total 2,389,827 active infections, 1,446,574 recoveries and 280,697 deaths worldwide to date (10/05/2020) which is more than severe acute respiratory syndrome (SARS) and Middle East respiratory syndrome (MERS). The outbreak of SARS, affected 8098 individuals with 774 deaths and 9.7% fatality rate while MERS-CoV has 2494 cases, 858 deaths and 34% fatality rate. The COVID-19 epidemic has established anxious condition all over the world which exhibited the adverse effects on physical and mental health of individuals. This review discusses comparative analysis of confirmed cases, number of deaths and highlighting the impact of COVID-19 on daily life, international trade, business, education, transport and global economy. This article summarizes the present state of information and will enhance our knowledge to understand the COVID-19 distinctive features and improve our preventive measures in future. Thus, during this period of great stress, there is requirement of new interdisciplinary methodology with collaboration of sociologists, scholars, epidemiologists, anthropologists, public health experts and virologists to have a change in our activities and behavior to environment in confronting an emergency.
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 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 ».