The SARS-CoV-2 Pandemic in High Income Countries Such as Canada: A Better Way Forward Without Lockdowns
Notice bibliographique
Résumé
The SARS-CoV-2 pandemic has caused tragic morbidity and mortality. In attempt to reduce this morbidity and mortality, most countries implemented population-wide lockdowns. Here we show that the lockdowns were based on several flawed assumptions, including "no one is protected until everyone is protected," "lockdowns are highly effective to reduce transmission," "lockdowns have a favorable cost-benefit balance," and "lockdowns are the only effective option." Focusing on the latter, we discuss that Emergency Management principles provide a better way forward to manage the public emergency of the pandemic. Specifically, there are three priorities including the following: first, protect those most at risk by separating them from the threat (mitigation); second, ensure critical infrastructure is ready for people who get sick (preparation and response); and third, shift the response from fear to confidence (recovery). We argue that, based on Emergency Management principles, the age-dependent risk from SARS-CoV-2, the minimal (at best) efficacy of lockdowns, and the terrible cost-benefit trade-offs of lockdowns, we need to reset the pandemic response. We can manage risk and save more lives from both COVID-19 and lockdowns, thus achieving far better outcomes in both the short- and long-term.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».