Seasonality and Progression of COVID-19 among Countries With or Without Lock-downs.
Notice bibliographique
Résumé
Early predictions by computer simulation of 7 billion infections and 40 million deaths by COVID-19 during 2020 alone if lock-downs and other confining measures were not enforced may have justified restrictive policies mandated by governments of 165 countries. The objective of the present study was to determine differences between the infection and death rate in countries that established early, nation-wide curfews, state-at-home orders, or lock-downs versus countries that did not mandated any lock-downs to deal with the COVID-19 crisis. The analyzed epidemiological data indicates that lock-downs, and other confining measures had no effect on the chances of healthy individuals becoming infected with- ir dying off SARS-CoV-2. The highest incidence of COVID-19 infection progressed from countries in northern latitudes, where it was winter at the beginning of the pandemic, to countries in the southern hemisphere in July 21, 2020 were winter was starting.This trend reversed again during the last quarter of 2020. A considerable (4-fold) increase in COVID-19 infection rate is observed between fall and beginning of winter in countries in the southern hemisphere. This seasonal progression correlates with the variation in the germicidal solar flux received by these countries, suggesting that infectious virus in the environment plays a role in the evolution of COVID-19. In addition, hypotheses are presented that could explain the recurrent new spikes of COVID-19 as well as the mortality of SARS-Co V-2 observed in some developed countries higher than the mortality rate reported in several developing countries.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».