Effect of Sunlight on SARS-CoV-2: Enlightening or Lighting?
Notice bibliographique
Résumé
In the early stages of the COVID-19 pandemic, many researchers have investigated nonpharmaceutical interventions for restricting the transmission of severe acute respiratorysyndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), including sunlight. Regarding the lack of effectivemedicines for SARS-CoV-2, the scientific community works to evaluate the effects of physicalfeatures of sunlight such as electromagnetic radiation and thermal energy on viral strains.Sunlight gained a considerable amount of attention, including an infamous mention in theWhite House. Since then, little has become known about further research on the effect ofsunlight on SARS-CoV-2. Existing evidence focuses on germicidal wavelengths of theUltraviolet (UV) and the stimulation of vitamin D production. UV radiation types B and Chave a high germicidal capacity but are blocked by the atmosphere due to their harmful effecton living species. UV radiation type A, which reaches the surface of the earth, has a quitelower germicidal potential. The contribution of vitamin D in the immune response againstCOVID-19 is yet to be discussed. With the third spike of the pandemic affecting more andmore countries worldwide, understanding the effect of sunlight on COVID-19 can help publichealth officials to design their action plans. At the same time, shedding light on this matterwill contribute to debunking popular myths circulating since the onset of the pandemic anddraw a clear line between health literacy and misinformation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».