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Enregistrement W4388914742 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e21980

Trends in Monkeypox transmission: Investigation into 30 most affected countries

2023· article· en· W4388914742 sur OpenAlexaff
Salman Cheema, Tahir Munir, Kalim Ullah, Tanveer Kifayat, Abdur Rahman, Walid Emam, Yusra Tashkandy, Saima K. Khosa, Zubair Ahmad

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePoxvirus research and outbreaks
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésMonkeypoxContext (archaeology)Transmission (telecommunications)GlobeCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyDisease transmissionDemographyVeterinary medicineVirologyMedicineBiologyDiseasePathologyInfectious disease (medical specialty)TelecommunicationsSociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is based on the analysis of Monkeypox transmission, from may 7, 2022 to October 11, 2022, in 30 most affected countries around the globe. The most affected countries are selected through the cut point of at least 100 reported confirmed cases of infected persons over the aforementioned time span. We novely argue the exhibition of distributional similarities between the viral flow and well known power law in context of this neglected zoonotic disease. Moreover, model-based evidence suggesting the capability of pathogen to spread far and wide around its nucleus, are collected and presented. It is estimated that 70 % of the reported confirmed cases belonged to 20 % of the top most affected countries. Also, 70 % of the reported transmission was inflicted in 34 % of the days of reporting at least one case, on average.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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