Learning from the COVID-19 Pandemic: Next-generation universal vaccines and immunotherapeutic research
Notice bibliographique
Résumé
Learning from the COVID-19 Pandemic: Next-generation universal vaccines and immunotherapeutic research With the COVID-19 pandemic behind us, we need to focus on universal vaccines and/or immunotherapeutic strategies and technologies to tackle ongoing endemic infections with SARS-CoV2, influenza, and RSV and prepare for any future pandemics, says Dr Babita Agrawal. In the 21st century, we have witnessed the emergence of respiratory infections with pandemic potential, like corona and influenza viruses, on multiple occasions. Due to the global dissemination of one such coronavirus, SARS-CoV2 (severe acute respiratory syndrome-coronavirus type-2), the World Health Organization (WHO) declared a worldwide pandemic in March 2020. The global public health emergency was declared over in May 2023 by the WHO, but infections with variants of SARS-CoV2 continue to evolve and cause infections worldwide. (1) Besides public health measures, developing, approving, and implementing vaccines against SARS-CoV2 have helped mitigate and end the pandemic. However, the existing vaccines against SARS-CoV2 are not preventive, do not induce mucosal immunity, induce only short-term protection and are ineffective against emerging variants, thereby requiring regular updated boosters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».