An Overview on COVID-19 Outbreaks Scenario in South Asia
Notice bibliographique
Résumé
The global emergence of the recently discovered COVID-19 (Coronavirus disease 2019; SARS-CoV-2) has already shown its devastating effects on almost the entire world by causing huge numbers of death cases and rupturing the whole economy as well as social communication. South Asia, a region that comprises mostly of least developed and developing countries (Afghanistan, Bangladesh, Bhutan, India, the Maldives, Nepal, Pakistan, and Sri Lanka) with overpopulation, illiteracy, poverty, lack of awareness, lack of hygiene, inadequate health care facilities, is still struggling to fight against this virus and facing the consequences with over 8.5 million confirmed cases including 130,636 deaths till the 20th October. Prompt and proper protective measures, good health care systems, and conscious people are the keys to reducing the severe impacts of this pandemic situation, and most of the countries in this region lack all of this. Considering this, it will not be a surprise if the pandemic takes its full shape in these countries and recent evidence also suggest that the situation is already on its way to reach the peak. However, the pandemic nature in South Asia also demonstrates that strict measures by the government and co-operation from the people can protect a country from the impacts of the virus, whereas lack of these can lead to the next heat point. This review demonstrates and compares the impact of COVID-19 in the mass population of South Asia which could support the government and scientific community to take proper protective measures against this global pandemic and better prepare the community for future challenges. Moreover, good health care systems, public health infrastructure, and up to date information on COVID-19 outbreaks in this region will help to combat this pandemic and create more sustainable and resilient healthy societies in South Asia. Bioresearch Commu. 7(1): 973-981, 2021 (January)
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».