COVID-19 false dichotomies and a comprehensive review of the evidence regarding public health, COVID-19 symptomatology, SARS-CoV-2 transmission, mask wearing, and reinfection
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.
Notice bibliographique
Résumé
Scientists across disciplines, policymakers, and journalists have voiced frustration at the unprecedented polarization and misinformation around coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Several false dichotomies have been used to polarize debates while oversimplifying complex issues. In this comprehensive narrative review, we deconstruct six common COVID-19 false dichotomies, address the evidence on these topics, identify insights relevant to effective pandemic responses, and highlight knowledge gaps and uncertainties. The topics of this review are: 1) Health and lives vs. economy and livelihoods, 2) Indefinite lockdown vs. unlimited reopening, 3) Symptomatic vs. asymptomatic severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection, 4) Droplet vs. aerosol transmission of SARS-CoV-2, 5) Masks for all vs. no masking, and 6) SARS-CoV-2 reinfection vs. no reinfection. We discuss the importance of multidisciplinary integration (health, social, and physical sciences), multilayered approaches to reducing risk ("Emmentaler cheese model"), harm reduction, smart masking, relaxation of interventions, and context-sensitive policymaking for COVID-19 response plans. We also address the challenges in understanding the broad clinical presentation of COVID-19, SARS-CoV-2 transmission, and SARS-CoV-2 reinfection. These key issues of science and public health policy have been presented as false dichotomies during the pandemic. However, they are hardly binary, simple, or uniform, and therefore should not be framed as polar extremes. We urge a nuanced understanding of the science and caution against black-or-white messaging, all-or-nothing guidance, and one-size-fits-all approaches. There is a need for meaningful public health communication and science-informed policies that recognize shades of gray, uncertainties, local context, and social determinants of health.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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