L’impact du statut vaccinal sur l’importation de la COVID-19 chez les voyageurs internationaux
Bibliographic record
Abstract
Les gouvernements du monde entier cherchent des moyens de permettre les voyages internationaux en toute sécurité tout en atténuant la propagation du coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère 2 (SRAS-CoV-2) et de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) qui lui est associée. Cependant, peu de données décrivent l’impact de la vaccination sur l’importation de la COVID-19. Nous avons profité de l’introduction séquentielle de deux politiques gouvernementales au Canada pour évaluer les preuves réelles de l’efficacité du vaccin chez 30 361 voyageurs internationaux arrivant par avion en Alberta, au Canada. La proportion de résultats positifs au test de dépistage de COVID-19 chez les voyageurs entièrement vaccinés ou partiellement vaccinés était de 0,02 % (95 % IC : 0,00–0,10) (soit un cas positif sur 5 817 voyageurs). En revanche, 1,42 % (95 % IC : 1,27–1,58) des voyageurs non vaccinés ont reçu un résultat de test positif pour le SRAS-CoV-2 (341 cas parmi 24 034 voyageurs). Ces résultats suggèrent que les vaccins contre la COVID-19 approuvés au Canada, ont considérablement réduit le risque d’importation de la COVID-19 lié aux voyages lorsqu’ils sont associés à d’autres mesures de santé publique. Le faible taux absolu d’infection chez les voyageurs internationaux entièrement vaccinés ou partiellement vaccinés peut éclairer les exigences de quarantaine dans cette population.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".