“Vaccinate every child against COVID-19”
Notice bibliographique
Résumé
The global pandemic of COVID-19 has created havoc worldwide. By the first week of December 2021, 0.26 billion COVID-19 infected cases and 5.2 million deaths have been reported globally.[1] United Nations Children Fund (UNICEF) reports that more than 10,000 children and adolescents have died from COVID-19, with a case fatality rate of 0.3%. Out of 299 vaccine candidates, 28 are available to the general population in less than 1 year.[2] For children, WHO permitted vaccine Pfizer/BioNTech, Sinovac, and Sinopharm, Drug Controller General of India's approved ZyCov-D and Covaxin, and the Cuban government approved Soberna 2, and Soberna plus are available.[3] Italy, Germany, France, Norway, Switzerland, Israel, Dubai, Japan, Canada, and the US have already started vaccinating their children. This step may decrease the transmissibility and mutations of the virus and thus restore normalcy. For India, it is a question of "To be or not to be?" Indian researchers have warned of the long-term impact of the pandemic on the health, development, learning, and behavior of children, thus pushing the agenda of vaccination and opening of schools. All attempts at opening schools have failed in the last 2 years. Vaccinating children is not easy as it has taken nearly 1 year to vaccinate half of the adult Indian population. In these circumstances, rather than "vaccine for all," "vaccine for (chronically) ill" is the only feasible solution for children.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,011 |
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 ».