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Enregistrement W4214861939 · doi:10.1093/biosci/biac017

Fighting a Fire versus Waiting for the Wave: Useful and Not-So-Useful Analogies in Times of SARS-CoV-2

2022· article· en· W4214861939 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGeorgetown University
Mots-clésAnalogyPandemicPerceptionAction (physics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Data scienceContagious diseaseComputer scienceCognitive scienceEpistemologyPsychologyDiseaseMedicineNeuroscienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As SARS-CoV-2 has swept the planet, intermittent lockdowns have become a regular feature to control transmission. References to so-called recurring waves of infections remain pervasive among news headlines, political messaging, and public health sources. We explore the power of analogies to facilitate understanding of biological models and processes by reviewing strengths and limitations of analogies used throughout the COVID-19 pandemic. We consider how, when analogies fall short, their ability to persuade can mislead public perception, even if unintentionally. Although waves can convey patterns of disease outbreak, we suggest process-based analogies might be more effective communication tools, given that they can be easily mapped to underlying epidemiological concepts and extended to include complex dynamics. Although no single analogy perfectly captures disease dynamics, fire is particularly suitable for visualizing epidemiological models, underscoring the importance and reasoning behind control strategies and potentially conveying a sense of urgency that can galvanize individual and collective action.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,221 · 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