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Enregistrement W4318773853 · doi:10.1186/s41256-023-00286-2

Achieving herd immunity in South America

2023· article· en· W4318773853 sur OpenAlexaff
Don Eliseo Lucero‐Prisno, Deborah Oluwaseun Shomuyiwa, Creuza Rachel Vicente, Maria José González, Shohra Qaderi, Alan D Lopez, Yidnekachew Girma Mogessie, Jason Alacapa, Lila K. Chamlagai, Remy Ndayizeye, Pelin Kınay

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Research and Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerd immunityVaccinationPublic healthPandemicPopulationEquity (law)BusinessEnvironmental healthEconomic growthMedicineImmunologyInfectious disease (medical specialty)Political scienceDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

South America, once an epicenter of COVID-19, has stayed on the road of continued management of the pandemic. The region initially struggled to cope with the pandemic as it experienced spiraling numbers of infections and overwhelmed public health systems. South America has risen in its pandemic response to be the region with the highest global vaccination rate. The region posed a strong vaccination drive, with over 76% of its population fully vaccinated with the initial protocol. South America leveraged its deeply rooted vaccination culture and public health confidence among its population. Herd immunity is an integral concept in population infectious disease management. Attaining herd immunity is presently not feasible with available vaccines, but the high vaccination rate in the region depicts the acceptance of vaccination as a strategy for population protection. The availability of effective transmission-blocking vaccines, the continuous implementation of strategies that will enable the undisrupted supply of the vaccines, equity in access to the vaccines, improved vaccine acceptance, and trust in the vaccination and public health systems will help shepherd the region towards herd immunity. Local vaccine production backed with investment in infrastructure and international collaboration for research and knowledge development will also drive population safety.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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