MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3199207179 · doi:10.1016/j.jobb.2021.08.003

A solution scan of societal options to reduce transmission and spread of respiratory viruses: SARS-CoV-2 as a case study

2021· article· en· W3199207179 sur OpenAlexaff
William J. Sutherland, Nigel G. Taylor, David C. Aldridge, Philip A. Martin, Catherine Rhodes, Gorm E. Shackelford, SJ Beard, Haydn Belfield, Andrew J. Bladon, Cameron Brick, Alec P. Christie, Andrew P. Dobson, Harriet Downey, Amelia S. C. Hood, Fangyuan Hua, Alice C. Hughes, Rebecca M. Jarvis, Douglas MacFarlane, William H. Morgan, Anne‐Christine Mupepele, Stefan J. Marciniak, Cassidy Nelson, Seán Ó hÉigeartaigh, Clarissa Rios Rojas, Katherine A. Sainsbury, Rebecca K. Smith, Lalitha Sundaram, Ann Thornton, John Watkins, Thomas White, Kate Willott, Silviu O. Petrovan

Notice bibliographique

RevueJournal of Biosafety and Biosecurity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilMedical Research CouncilArcadia Fund
Mots-clésBiosecurityPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Transmission (telecommunications)DocumentationSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BusinessAirborne transmissionPublic healthPreprintSevere acute respiratory syndromeSocial distanceEnvironmental healthPublic relationsMedicinePolitical scienceComputer scienceTelecommunicationsDiseaseInfectious disease (medical specialty)Nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Societal biosecurity - measures built into everyday society to minimize risks from pests and diseases - is an important aspect of managing epidemics and pandemics. We aimed to identify societal options for reducing the transmission and spread of respiratory viruses. We used SARS-CoV-2 (severe acute respiratory syndrome coronavirus 2) as a case study to meet the immediate need to manage the COVID-19 pandemic and eventually transition to more normal societal conditions, and to catalog options for managing similar pandemics in the future. We used a 'solution scanning' approach. We read the literature; consulted psychology, public health, medical, and solution scanning experts; crowd-sourced options using social media; and collated comments on a preprint. Here, we present a list of 519 possible measures to reduce SARS-CoV-2 transmission and spread. We provide a long list of options for policymakers and businesses to consider when designing biosecurity plans to combat SARS-CoV-2 and similar pathogens in the future. We also developed an online application to help with this process. We encourage testing of actions, documentation of outcomes, revisions to the current list, and the addition of further options.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0070,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biosafety and BiosecurityMême sujetZoonotic diseases and public healthTravaux en français237 207