The Fallout of Catastrophic Technogenic Emissions of Toxic Gases Can Negatively Affect Covid-19 Clinical Course
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus D-19 (Covid-19) pandemic has shaken almost every country in the world: as we stand, 6,3 million deaths from the infection have already been recorded, 167,000 and 380,000 of which are in Italy and the Russian Federation, respectively. In the first wave of the pandemic, Italy suffered an abnormally high death toll. A detailed analysis of available epidemiological data suggests that that rate was shockingly high in the Northern regions and in Lombardy, in particular, whilst in the southern region the situation was less dire. This inexplicably high mortality rate in conditions of a very well-developed health care system such as the one in Lombardy - recognized as one of the best in Italy - certainly cries for a convincing explanation. In 1976, the small city of Seveso, Lombardy, experienced a release of dioxin into the atmosphere after a massive technogenic accident. The immediate effects of the industrial disaster did not become apparent until a surge in the number of tumors in the affected population in the subsequent years. In this paper, we endeavor to prove our hypothesis that the release of dioxin was a negative cofactor that contributed to a worsening of the clinical course of COVID-19 in Lombardy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle