Rapid epidemic expansion of Sars-Cov-2 Omicron BA.2 subvariant during China’s largest outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A complete and accurate statistic panorama and analysis of cases contracted Sars-Cov-2 Omicron BA.2 subvariant are given under the conditions of strict mandatory quarantine and isolation and of high rate of full vaccination. Sars-Cov-2 is still new and human know little about either its direction of variation or its propagation laws. No country other than China has been able to disclose every infected case and to have the data of heavily intervened large outbreaks. Here my study reveals that the BA.2 subvariant can still spread very fast and wide in areas with strict “dynamic zero-Covid Policy” in China, that there exist in different cities as much as twenty-time big differences of morbidity rate unrelated to any of the influence factors known and that Omicron BA.2 subvariant is unpredictable of its virulence though its severe rate of confirmed cases is low. This analysis provides a first-hand solitary and valuable information for further research of similar epidemic in the future. It may bring new thoughts for correction of present epidemiologic theory and mathematic models. It may also give other countries time to be better prepared for the coming 6th wave driven by Omicron BA.2.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».