Peer Review #2 of "Combating SARS-CoV-2: leveraging microbicidal experiences with other emerging/re-emerging viruses (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in Wuhan City, China, late in December 2019 is an example of an emerging zoonotic virus that threatens public health and international travel and commerce.When such a virus emerges, there is often insufficient specific information available on mechanisms of virus dissemination from animal-tohuman or from person-to-person, on the level or route of infection transmissibility or of viral release in body secretions/excretions, and on the survival of virus in aerosols or on surfaces.The effectiveness of available virucidal agents and hygiene practices as interventions for disrupting the spread of infection and the associated diseases may not be clear for the emerging virus.In the present review, we suggest that approaches for infection prevention and control (IPAC) for SARS-CoV-2 and future emerging/re-emerging viruses can be invoked based on pre-existing data on microbicidal and hygiene effectiveness for related and unrelated enveloped viruses.
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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 | 0,014 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,237 | 0,145 |
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 ».