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Record W2884256217

El Sindrome Respiratorio Agudo Severo (SRAS) en Cifras

2003· article· es· W2884256217 on OpenAlexaboutno aff
Organización Mundial de la Salud

Bibliographic record

VenueVitae: Academia Biomédica Digital · 2003
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicCOVID-19 Clinical Research Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceGeographyMedicinePhilosophyInfectious disease (medical specialty)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

El pasado 17 de Marzo, la Organizacion Mundial de la Salud (OMS) lanzo una alerta internacional sobre una grave variante de neumonia, que habia causado para aquel momento al menos 10 muertos e infectado a 150 personas en Asia (China, Hong kong, Indonesia,Filipinas,Singapur,Tailandia y Vietnam), y que se habria originado a partir de un unico caso detectado en Hanoi, la capital vietnamita, el pasado 26 de febrero. El Sindrome Respiratorio Agudo Severo (SRAS), enfermedad que ha sido catalogada como la primera epidemia del siglo XXI, ya ha afectado a 28 paises. Hoy, los esfuerzos de profesionales de la salud y del sector cientifico se dirigen a combatir esta enfermedad, que ya ha afectado a 28 paises y cuyo numero de casos corresponde a 8403 personas, mientras que el numero de fallecimientos es de 775. Esta colaboracion entre los principales especialistas cientificos se inicio despues de que la OMS emitiera un alerta mundial sobre el SRAS el 12 de marzo de 2003. Desde entonces, la prioridad fue encontrar la causa y desarrollar pruebas de diagnostico. Dos laboratorios en China se incorporaron a esta red de laboratorios de Alemania, el Canada, los Estados Unidos de America, Francia, Hong Kong (Region Administrativa Especial de China), el Japon, los Paises Bajos, el Reino Unido de Gran Bretana e Irlanda del Norte y Singapur. Los hallazgos sobre los coronavirus, que establecen definitivamente la causa del SRAS, se atribuyeron a los 13 laboratorios que han trabajado conjuntamente con la OMS. “Los participantes en esta red han dejado de lado ganancias y prestigio personales para colaborar con miras a encontrar la causa de esta nueva enfermedad y nuevas maneras de combatirla”, dijo el Dr. Klaus Stohr, virologo de la OMS y coordinador de la red de investigacion. En este mundo globalizado, esa colaboracion es la unica forma de avanzar en la lucha contra las enfermedades emergentes. La OMS y la red de laboratorios han dedicado la deteccion y caracterizacion del virus del SRAS al Dr. Carlo Urbani, el cientifico de la OMS que advirtio por primera vez al mundo sobre la presencia del SRAS en Hanoi (Viet Nam) y murio de la enfermedad en Bangkok, el 29 de marzo de 2003.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.243
Threshold uncertainty score0.483

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.390
Teacher spread0.361 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2003
Admission routes1
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