Insights into Controlling the Spread of COVID‐19: A Study Inspired by Seven of the Earliest Vaccinated Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background . The aim of the study is to derive deeper insights into the control of the spread of COVID‐19 during the second half of 2021, from seven countries that are among the earliest to have accelerated the deployment of COVID‐19 vaccines. Methodology . This study used data from the Global COVID‐19 Index and Google COVID‐19 Community Mobility Reports. Data was extracted on the 5 th of each month from July to December 2021. Seven countries were selected—United Kingdom, United States of America, Israel, Canada, France, Italy, and Austria. The sample comprised number of new cases, hospitalisations, ICU admissions and deaths due to COVID‐19, government stringency measures, partial and full vaccination coverage, and changes in human mobility. Principal component analysis was conducted, and the results were interpreted and visualized through 2‐dimensional and 3‐dimensional plots to reveal the systematic patterns of the data. Results . The first three principal components captured around 77.3% of variance in the data. The first component was driven by the spread of COVID‐19 (31.6%), the second by mobility activities (transit, retail, and recreational) (24.3%), whereas the third by vaccination coverage, workplace‐related mobility, and government stringency measures (21.4%). Visualizations showed lower or moderate levels of severity in COVID‐19 during this period for most countries. By contrast, the surge in the USA was more severe especially in September 2021. Human mobility activities peaked in September for most countries and then receded in the following months as more stringent government measures were imposed, and countries began to grapple with a surge in COVID‐19 cases. Conclusion . This study delineated the spread of COVID‐19, human mobility patterns, widespread vaccination coverage, and government stringency measures on the overall control of COVID‐19. While at least moderate levels of stringency measures are needed, high vaccine coverage is particularly important in curbing the spread of this disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».