Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 is the most extensive global pandemic affecting mankind in the past century, and it is a serious crisis and a severe test for the whole world. Human life security and health are facing a major threat. The aim of this study was to analyze the epidemic situation in Chinese mainland in November 2022. Based on the data given on the official website of the National Health and Wellness Commission of China, the data on the outbreak of infected persons during the period from 0:00 a.m. on November 1, 2022, to 24:00 a.m. on November 30, 2022, were quantitatively analyzed by means of statistical analyses. The overall epidemic trend graph we plotted through EXCEL, and descriptive statistics were analyzed according to the data on the spread of the epidemic, deaths and cures. The results showed that the data for the whole month of November showed a slow and almost linear increase in the number of deaths, and the number of cures continued to increase at a higher rate than the number of deaths. The average mortality rate was 1.85%, with a minimum of 1.61% on November 30, while the cure rate had a maximum of 96.13% and a minimum of 86.84%. The stabilization of the cure rate and the low fluctuation of the mortality rate indicate that the Government's emergency response has been effective. China established a national emergency management system after the SARS outbreak in 2003, emphasizing hierarchical responsibility and territorial-based public health emergency management. In order to improve public health services, it is necessary to strengthen the planning of public health emergencies, improve the capacity of medical institutions and health administrative departments, increase resource investment and personnel training, and establish an incentive system for medical personnel. It is also crucial to strengthen the rule of law in public health, raise public health awareness, and enhance international exchanges and cooperation. These measures will help improve society's ability to respond to public health incidents and safeguard the health and safety of citizens.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».