Covid-19 Fatality Rate in Third World Countries: A Review of Environmental Challenges and Impacts on Public Health and Human Security
Notice bibliographique
Résumé
The novel coronavirus is far from being over; with the case-fatality rate (CFR) hitting more than 16,500 globally as of July, there is a worry that despite the fact that the global CFR curve is showing signs of flattening, the environmental peculiarities of the third world countries may be abetting global efforts towards containing the virus. Therefore, this review x-rayed these peculiarities in the light of their current concern in public health as per their contribution to the persistent surge in CFR in most developing nations. Given that the virus is transmitted via droplets, the review focused on how the state of public and environmental challenges such as air as well as water pollution and personal hygiene could be abetting the surge in coronavirus infections and morbidity. The review revealed, among other things, that challenges associated with poor sanitary conditions, lack of potable water, unventilated environments, air pollution, and poor inter-personal hygiene are devastating challenges in the fight against the pandemic. The implication is that since these conditions are systematic in nature, it may take more than average effort and public sacrifice to checkmate the case-fatality rate of the virus in the third world. Therefore, call for studies is necessary to establish empiricism for CFR patterns and ratio across areas in deplorable environmental and sanitary conditions.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».