Augmentation du nombre d’appels relatifs à une exposition à certains nettoyants et désinfectants au début de la pandémie de COVID-19 : données des centres antipoison canadiens
Bibliographic record
Abstract
Résumé On sait peu de choses sur l’utilisation, correcte ou incorrecte, des produits de nettoyage pendant la pandémie de COVID-19. Nous avons compilé des données provenant de centres antipoison canadiens pour janvier à juin 2019 et janvier à juin 2020 et nous rendons compte ici des appels relatifs à certains produits de nettoyage et de l’évolution en pourcentages entre ces deux périodes. Il y a eu 3 408 appels (42 %) portant sur des agents de blanchiment, 2015 (25 %) sur des désinfectants pour les mains, 1667 (21 %) sur des désinfectants, 949 (12 %) sur le chlore gazeux et 148 (2 %) sur la chloramine gazeuse. On a observé une augmentation du nombre d’appels en concomitance avec l’apparition de la COVID-19, avec un pic en mars. L’accès rapide aux données des centres antipoison canadiens a permis une communication précoce de messages de sécurité au public.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".