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Enregistrement W3213957177 · doi:10.35341/afet.977488

Biological Disasters: An Overview of the Covid-19 Pandemic in the First Quarter of 2021

2021· article· en· W3213957177 sur OpenAlexaboutno aff
Yakup Artik, Nevra Pelin Cesur, Levent Kenar, Mesut Ortatatlı

Notice bibliographique

RevueAfet ve Risk Dergisi · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimelinePandemicQuarter (Canadian coin)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Natural disasterInfluenza pandemicEpidemiologyVaccinationEnvironmental healthSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)GeographyMedicineMedical emergencyVirologyInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disaster is defined as the holistic state of natural or human-induced events that develop suddenly, whose controllability requires a systematic approach, which interrupts or stops social life and causes loss of life, property and often cannot be overcome with local capacity. Biological disasters can be human-induced as well as naturally infectious diseases and epidemiological emergencies. Considering the potential of the 21st century, biological disasters have played a role in influenza infections such as Swine Flu (H1N1), Bird Influenza (H5N1), and the Coronavirus family. Considering the disasters in which medical CBRN agents are effective, we evaluated the data in this study to determine the risk management of biological disasters. Since the World Health Organization (WHO) declared a pandemic on March 11, 2020, the first 15 countries are included in the list based on the total cumulative order of the cases and the 12-week case of SARS-CoV-2 in the first quarter of 2021. We tried to evaluate the analysis of data, mortality rates, and the point reached in vaccination within this timeline to provide an overview of 2021 in this research study.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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