Analysis of SARS-CoV-2 and factors predicting next spillover of its more contagious variant.
Notice bibliographique
Résumé
Background: At the beginning of 2020, the world has started experiencing the epidemic of a novel coronavirus; by the mid of March 2020, it has been declared a pandemic. The disease has been named COVID-19, and the virus is labelled as severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) based on the type of infection it is causing. Coronaviruses are not new to us, and there are 15 different coronaviruses known to us. In the last 20 years, this is the fourth coronavirus pandemic, and SARS-CoV-2 seems to be the deadliest among all, with the ability to continue producing more contagious variants.
 Methodology: In this review, we used EMBASE, MEDLINE and PubMed database search engines (retrieval systems) for the words SARS-CoV-2, its origin, transmission, tropism, zoonotic, vaccines, and the factors that contribute to its contagious and virulent nature.
 Results: Accumulating evidence indicated that the pandemic might have a massive impact on both physical and mental health, particularly on those predisposed to COVID-19. Approved vaccines are in use around the globe, they may show different effects in future. We observe signs of constant mutation of SARS-CoV-2, recently SARS-CoV-2 variants such as delta and C.1.2.
 Conclusion: In this review, we endeavour to reveal the factors which can impede the ability of this highly lethal virus to reproduce into more contagious variants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».