Investigating the Relationships Between COVID-19 Cases, Public Health Interventions, Vaccine Coverage, and Mean Temperature in Ontario and Toronto
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: We aimed to examine the relationship between COVID-19 cases and Public Health Interventions (PHIs), vaccine coverage, and temperature. We compared our findings with those of other studies that used different methodologies, such as mathematical models. Methods: We developed monthly PHI scores using the Oxford COVID-19 Government Response Tracker from May 2020 to May 2021. We calculated PHI scores by summing the highest monthly score of each intervention and expressed the PHI score as a percentage of the maximum. We obtained vaccine coverage and temperature data from January 2021 to September 2023. We calculated Spearman’s rank-order correlation coefficients to examine correlations. Results: The correlation between cases and PHI was positive (ρ = 0.947, p < 0.0001). The correlation between cases and vaccine coverage was approximately zero (ρ = 0.0165, p = 0.957) from January 2021 to January 2022 and was negative from February 2022 to September 2023 (ρ= −0.816, p < 0.0001). The correlation for cases and temperature was negative from January 2021 to January 2022 (ρ = −0.676, p = 0.0112) and was almost zero from February 2022 to September 2023 (ρ = −0.162, p = 0.494). The models showed a negative correlation between PHI and vaccine coverage, and mixed results for temperature. Conclusions: There was a positive correlation between cases and PHI. Prior to reaching the vaccine threshold coverage, there was no correlation for vaccination and a negative correlation for temperature. Post-vaccine threshold, there was a negative correlation for vaccination and no correlation for temperature. Correlation results for PHI and temperature differed from those of the mathematical models.
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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 | 0,001 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle