Tracking COVID for Safer Schools
Notice bibliographique
Résumé
Background: Primary and secondary schools reopened after June 2020 in Canada during the pandemic while other businesses and organizations employed work-from-home policies. The reopening was to provide better options for education and well-being, but may have put educators at risk of contracting COVID-19. Aims of the CITF-funded study: The goal was to determine the prevalence of SARS-CoV-2 antibodies from infection, the psychological impact of the COVID-19 pandemic, and vaccine receptiveness among classroom educators and school staff. They also aimed to estimate asymptomatic transmission rates in schools as measured by targeted nucleic acid viral testing for SARS-CoV-2. T cell, B cell, and SARS-CoV-2 antibody assays were used to further characterize immune response to the virus. (Note: psychological impact and vaccine receptiveness data not shared with CITF Databank [1], data on asymptomatic transmission rates in children not shared with CITF Databank [2].) Methods: This cohort study recruited active school staff from the Vancouver, Delta, and Richmond school districts in British Columbia. Participants provided a blood sample for serology testing and completed online questionnaires annually at the beginning of 2021, 2022 and 2023. Contributed dataset contents: The datasets include 2444 participants who completed baseline questionnaires between February 2021 and June 2021. An additional 82 participants who did not complete a baseline questionnaire gave blood samples or follow-up surveys over the three sampling periods: approximately 87% of participants gave a blood sample between February 2021 and July 2021, 64% between January 2022 and March 2022, and 40% between January 2023 and May 2023. A total of 4828 samples were collected. Variables include data in the following areas of information: demographics (age, gender, race-ethnicity and indigeneity, education, household composition), general health (smokes; chronic conditions; height and weight; flu vaccine), COVID infection history (dates of positive PCR tests, hospitalizations, symptoms), adherence to COVID-19 public health guidelines, time spent with children, SARS-CoV-2 vaccination, and serology (antibodies against SARS-CoV-2 RBD, nucleocapsid, and spike proteins). [1]: Please contact original study team for psychological and vaccine receptiveness data. [2]: Please contact original study team for data on asymptomatic transmission rates in children.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,100 | 0,020 |
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 ».