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Enregistrement W4291782133 · doi:10.1038/s41467-022-32536-1

Regional connectivity drove bidirectional transmission of SARS-CoV-2 in the Middle East during travel restrictions

2022· article· en· W4291782133 sur OpenAlexafffund
Edyth Parker, Catelyn Anderson, Mark Zeller, Ahmad Tibi, Jennifer L. Havens, Geneviève Laroche, Mehdi Benlarbi, Ardeshir Ariana, Refugio Robles‐Sikisaka, Alaa Abdel Latif, Alexander Watts, Abdalla Awidi, Saied A. Jaradat, Karthik Gangavarapu, Karthik Ramesh, Ezra Kurzban, Nathaniel L. Matteson, Alvin X. Han, Laura D. Hughes, Michelle McGraw, Emily Spencer, Laura Nicholson, Kamran Khan, Marc A. Suchard, Joel O. Wertheim, Shirlee Wohl, Marceline Côté, Amid Abdelnour, Kristian G. Andersen, Issa Abu‐Dayyeh

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensBlueDot (Canada)University of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchCenters for Disease Control and PreventionUniversity of Ottawa
Mots-clésSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Middle EastTransmission (telecommunications)2019-20 coronavirus outbreakSars virusGeographyVirologyComputer scienceTelecommunicationsMedicineOutbreakArchaeologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regional connectivity and land travel have been identified as important drivers of SARS-CoV-2 transmission. However, the generalizability of this finding is understudied outside of well-sampled, highly connected regions. In this study, we investigated the relative contributions of regional and intercontinental connectivity to the source-sink dynamics of SARS-CoV-2 for Jordan and the Middle East. By integrating genomic, epidemiological and travel data we show that the source of introductions into Jordan was dynamic across 2020, shifting from intercontinental seeding in the early pandemic to more regional seeding for the travel restrictions period. We show that land travel, particularly freight transport, drove introduction risk during the travel restrictions period. High regional connectivity and land travel also drove Jordan's export risk. Our findings emphasize regional connectedness and land travel as drivers of transmission in the Middle East.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,247 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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