Enlightenment from the COVID-19 Pandemic: The Roles of Environmental Factors in Future Public Health Emergency Response
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Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic is challenging the current public health emergency response systems (PHERSs) of many countries. Although environmental factors, such as those influencing the survival of viruses and their transmission between species including humans, play important roles in PHERSs, little attention has been given to these factors. This study describes and elucidates the roles of environmental factors in future PHERSs. To improve countries' capability to respond to public health emergencies associated with viral infections such as the COVID-19 pandemic, a number of environmental factors should be considered before, during, and after the responses to such emergencies. More specifically, to prevent pandemic outbreaks, we should strengthen environmental and wildlife protection, conduct detailed viral surveillance in animals and hotspots, and improve early-warning systems. During the pandemic, we must study the impacts of environmental factors on viral behaviors, develop control measures to minimize secondary environmental risks, and conduct timely assessments of viral risks and secondary environmental effects with a view to reducing the impacts of the pandemic on human health and on ecosystems. After the pandemic, we should further strengthen surveillance for viruses and the prevention of viral spread, maintain control measures for minimizing secondary environmental risks, develop our capability to scientifically predict pandemics and resurgences, and prepare for the next unexpected resurgence. Meanwhile, we should restore the normal life and production of the public based on the "One Health" concept, that views global human and environmental health as inextricably linked. Our recommendations are essential for improving nations' capability to respond to global public health emergencies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 découle