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Enregistrement W3127229614 · doi:10.1108/prr-08-2020-0027

Analysis of COVID-19 infections in GCC countries to identify the indicators correlating the number of cases and deaths

2021· article· en· W3127229614 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePSU Research Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Quarter (Canadian coin)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PandemicChinaDemographyPopulation2019-20 coronavirus outbreakMortality rateGeographySocioeconomicsMedicineVirologyOutbreakEconomicsInfectious disease (medical specialty)PathologyDiseaseSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The world has faced various epidemic situations caused by different viruses such as SARS-Cov, MERS-Cov, Ebola and many more during the past few decades, SARS-Cov-2 (COVID-19) is the genetic variant of newly the discovered Coronavirus, which has been believed to spread from China during December 2019, which has created a catastrophic effect for the whole world. In the first quarter of 2020, the virus started to spread to different countries, in addition, the severity of cases, the mortality rate and the recovery rate varied between countries. In the Sultanate of Oman and different parts of the world, the COVID started to spike during the end of March 2020. In this research paper, COVID data for Gulf Cooperation Council (GCC) countries are extracted and analysis has been made based on different parameters. The analysis has been divided into two categories – the first part focuses on the total number of cases, the total number of recoveries and the total number of deaths and comparison has been made for different GCC countries, from these analyses, it gives a clear picture of the days of a particular month, which contributes to the increase of COVID cases. The second part focuses on finding out the indicators that are correlating with the COIVD-19 cases and deaths; it has been found that there is a very strong correlation between the total population and labour force of every GCC country with the corresponding COVID cases and deaths. Design/methodology/approach The entire research steps involved starts with data collection, data pre-processing and data analysis. The analysis has been divided into two categories – the first part focuses on the total number of cases, the total number of recoveries and the total number of deaths and comparisons has been made for different GCC countries. The second part focuses on finding out the indicators that are correlating with COIVD-19 cases and deaths. Findings It has been found that there is a very strong correlation between the total population and labour force of every GCC country with the corresponding COVID cases and deaths. Research limitations/implications The data set considered is limited and can be extended further. Social implications This research paper definitely provides a road map for practice, as this research provides details about the total number of active cases, death based on the days in different GCC countries. It has been observed that during the end of each month and during weekends, the total number of cases increases drastically, so by taking into consideration the governing bodies can impose a lockdown during these spike durations. In addition to it, the citizens and residents should make a practice to avoid or limit their movement during the spike durations, which was analysed by this research work. Originality/value The idea is the own idea and not copied from any other source.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,220
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,220
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,524
Tête enseignante GPT0,614
Écart entre enseignants0,090 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle