Exploring COVID-19 Morbidity and Mortality During the First Three Epidemic Waves in Ontario, Canada: A One Health Perspective to Assessing Risk
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
Livestock farming serves to support human sustenance and livelihood, but these systems also emit atmospheric particulate matter ≤ 2.5 µm (PM2.5) and ammonia (NH3), which are known respiratory stressors. Over three epidemic waves in Ontario, Canada, prolonged exposure to PM2.5 and NH3 were explored as risk factors for COVID-19 incidence and mortality. Through multilevel negative binomial principal component (PC) regression modeling, regional variations in PM2.5 were positively associated with COVID-19; the strength of this association declined as the pandemic continued. Compared to livestock farming, fuel combustion appeared to have had a more prominent role in the observed association of PM2.5 with COVID-19. There was a minor inverse association between NH3 and COVID-19, suggesting that livestock farming communities, as opposed to more urbanized communities, had a tendency toward a decreased risk of COVID-19 health outcomes; this result may reflect confounding. In this thesis, PC regression served as an effective tool for enabling a robust One Health risk factor analysis. PC regression can be recommended for studying intricate relationships in the One Health context.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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