Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Crisis Measures: Health Protective Properties?
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
The ongoing 2019 coronavirus disease (COVID-19) crisis has led governments to impose measures including mask wearing, physical distancing, and increased hygiene and disinfection, combined with home confinement and economic shutdown. Such measures have heavy negative consequences both on public health and the economy. However, these same measures have positive outcomes as "side effects" that are worth mentioning since they contribute to the improvement of some aspects of the population health. For instance, mask wearing helps to reduce allergies as well as the transmission of other airborne disease-causing pathogens. Physical distancing and social contact limitation help limit the spread of communicable diseases, and economic shutdown can reduce pollution and the health problems related to it. Decision makers could get inspired by these positive "side effects" to tackle and prevent diseases like allergies, infectious diseases and noncommunicable diseases, and improve health care and pathology management. Indeed, the effectiveness of such measures in tackling certain health problems encourages inspiration from COVID-19 measures towards managing selected health problems. However, with the massive damage COVID-19-related measures have caused to countries' economies and people's lives, the question of how to balance the advantages and disadvantages of these measures in order to further optimize them needs to be debated among health care professionals and decision makers.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 découle