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Enregistrement W4391226946 · doi:10.23880/eij-16000266

Paradigm Shift in Protective Barrier Covering Implements for the Endemic Phase of Corona Virus and Routine Airborne Pollutants: The Game Changer Approach - Phase Three Category

2023· article· en· W4391226946 sur OpenAlexaboutno aff
Azunna IB Ekejiuba

Notice bibliographique

RevueEpidemiology International Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality Monitoring and Forecasting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhase (matter)PollutantCorona (planetary geology)Environmental sciencePhysicsEcologyBiologyAstrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presented a possible protective solution to the diverse health problems associated with human beings inhaling routine anthropogenic airborne particulates and micro-organisms by introducing some regular user friendly barrier covering implements i.e. narrows it down to zero pollutant inhaled for each person’s health care protection via the introduction of cosmetic-style barrier coverings, for the individual sense organs (i.e. nose-mouth-eye). Comprehensively, the atmosphere air is a mixture of several gases, consisting of three main components (78% nitrogen, 21% oxygen, and 1% argon), water vapor, trace gases such as the noble gases (neon, helium, krypton, and xenon); greenhouse gases (carbon dioxide, methane, nitrous oxide, and ozone); and the other gases such as hydrogen, iodine, carbon monoxide, ammonia, nitrogen dioxide, and sulfur dioxide, etc. Furthermore, particulate matter (PM) a mixture of solid particles and liquid droplets, such as dust, dirt, soot (a.k.a. black carbon), smoke, and smog-causing pollutants such as oxides of nitrogen (NOx), oxides of sulfur (SOx), are regularly being released into the atmosphere by human activities (anthropogenic sources). Along with volatile organic compounds (VOCs) i.e. chemical gases released from solid and liquid chemical products such as detergents, pesticides, printer supplies, adhesives, furniture, electronics, paints (and many other products), gasoline vapors, power plants and automobile exhaust, re-occurring wildfires and bush burning in different parts of the world (e.g. Canada, Brazil, California, etc.). Specifically, the June 2023 Canadian wildfire, whose smoke drifted into the northeast United States, and then temporarily made New York City “the most polluted city on the planet”, plus, the occasional air borne viruses and bacteria diseases (particles and respiratory droplets), during pandemics e.g. influenza, corona virus disease 19 (COVID-19), the common respiratory syncytial virus (RSV-a seasonal virus, characterized by variable epidemiology, depending on geographic area and climate) that share many similar symptoms as corona virus, etc. Most notably, this July 22, 2023 Erika Edwards report on “tripledemic” quoted Dr Mandy Cohen (director of the Centers for Disease Control and Prevention), as saying that the American people are expecting to have three bugs out there, “three viruses: COVID, of course, flu and RSV”. This means that many Americans will be urged to get three different vaccinations this fall: COVID, RSV and the annual flu shot. “But that will be a challenge for the health care system, (said Dr. William Schaffner, an infectious diseases expert and professor of preventive medicine at Vanderbilt University Medical Center), at a time when there’s already vaccine fatigue”. The pollutants and greenhouse gases (GHGs- CO2, CH4, N2O, O3, etc.) do not only contributing to climate change (e.g. global warming the emphasis in my first and second articles) but are also the major air, water, and soil pollution that already afflictsmany cities/countries globally today. Air pollutants with the strongest evidence for public health concern include particulate matter (PM), ozone (O3), nitrogen dioxide (NO2) and sulfur dioxide (SO2).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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