Association of Covid-19 and Macroeconomic Growth: Lessons Learned in Managing with Future Pandemics and Preventing Economic System Degeneration
Notice bibliographique
Résumé
What impact would the COVID-19 lockdown have on the number of infections and fatalities in 2019 as well as the GDP growth rate of each country? During the first wave of the COVID-19 pandemic, the number of confirmed cases in countries with short lockdown periods (about 15 days: Austria, Portugal, and Sweden) was divided by the average population. Moreover, nations with shorter lockdown times had lower average mortality rates (5.45% of independent sample tests have substantially shorter lockdown rates (5.4% vs. 12.7%), p-value of 0.05). According to the Mann-Whitney test, shorter lockdown durations were associated with reduced average death rates (U = 0, p-value = 0.005). According to the research, long-term lockdowns also had a detrimental effect on GDP growth. The loss in GDP (2010 index = 100) of nations with a long lockdown period (2010 index = 100) was in the order of 21% between the second quarter of 2019 and 2022 (t4 = 2.274, p-value 0.085, significant change from test sample). This data demonstrated how AR control attempts need extended periods of social isolation, resulting in a systematic deterioration of the economic system. Another significant discovery was that nations with high healthcare spending (as a percentage of GDP), had lower COVID-19 mortality rates and shorter lockdown periods, lessening the negative effects of the economic slowdown. What does this imply? As a result of the lessons learned during the first wave of the COVID-19 pandemic, this study recommends that the health sector must be strengthened in order to create methods to mitigate the negative consequences of a future COVID-19-like epidemic. When novel viral viruses emerge, new and effective health institutions may respond with low fatality. Finally, substantial healthcare spending has established the social circumstances for a short-term lockdown with low mortality.
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 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 | 0,006 | 0,022 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».