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Enregistrement W3199295657 · doi:10.1016/j.eng.2021.07.015

Global COVID-19 Pandemic Waves: Limited Lessons Learned Worldwide over the Past Year

2021· article· en· W3199295657 sur OpenAlexaboutno aff
Yongyue Wei, Jinxing Guan, Xiao Ning, Yuelin Li, Liangmin Wei, Sipeng Shen, Ruyang Zhang, Yang Zhao, Hongbing Shen, Feng Chen

Notice bibliographique

RevueEngineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPandemicGlobeQuarter (Canadian coin)Government (linguistics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Transmission (telecommunications)GeographyPsychological interventionDevelopment economicsDemographyEconomic growthSocioeconomicsMedicineEconomicsDiseaseSociologyEngineeringInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The occurrence of coronavirus disease 2019 (COVID-19) was followed by a small burst of cases around the world; afterward, due to a series of emergency non-pharmaceutical interventions (NPIs), the increasing number of confirmed cases slowed down in many countries. However, the lifting of control measures by the government and the public’s loosening of precautionary behaviors led to a sudden increase in cases, arousing deep concern across the globe. arousing deep concern across the globe. This study evaluates the situation of the COVID-19 pandemic in countries and territories worldwide from January 2020 to February 2021. According to the time-varying reproduction number (R(t)) of each country or territory, the results show that almost half of the countries and territories in the world have never controlled the epidemic. Among the countries and territories that had once contained the occurrence, nearly half failed to maintain their prevention and control, causing the COVID-19 pandemic to rebound across the world—resulting in even higher waves in half of the rebounding countries or territories. This work also proposes and uses a time-varying country-level transmission risk score (CTRS), which takes into account both R(t) and daily new cases, to demonstrate country-level or territory-level transmission potential and trends. Time-varying hierarchical clustering of time-varying CTRS values was used to successfully reveal the countries and territories that contributed to the recent aggravation of the global pandemic in the last quarter of 2020 and the beginning of 2021, and to identify countries and territories with an increasing risk of COVID-19 transmission in the near future. Furthermore, a regression analysis indicated that the introduction and relaxation of NPIs, including workplace closure policies and stay-at-home requirements, appear to be associated with recent global transmission changes. In conclusion, a systematic evaluation of the global COVID-19 pandemic over the past year indicates that the world is now in an unexpected situation, with limited lessons learned. Summarizing the lessons learned could help in designing effective public responses for constraining future waves of COVID-19 worldwide.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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