Scientists Say New Hybrid Beef Rice Could Cost Just a Dollar per Pound
▻https://singularityhub.com/2024/02/15/scientist-say-their-new-hybrid-beef-rice-could-cost-just-a-dollar-pe
riz à la protéine de bœuf végétal
Scientists Say New Hybrid Beef Rice Could Cost Just a Dollar per Pound
▻https://singularityhub.com/2024/02/15/scientist-say-their-new-hybrid-beef-rice-could-cost-just-a-dollar-pe
riz à la protéine de bœuf végétal
How many animals get slaughtered every day? - Our World in Data
►https://ourworldindata.org/how-many-animals-get-slaughtered-every-day
The scale of humanity’s meat consumption is enormous. 360 million tonnes of meat every year.
This number is so large that I find it impossible to comprehend. What helps me to make these numbers more relatable is to turn them from the weight of meat to the number of animals, and from the yearly total to the daily number. This is what I have done in the graphic below. It shows how many animals are slaughtered on any average day.
Visite porte ouverte école du supérieur. 3 masques parmi les centaines de visiteurs. Ds l’amphi de la conférence, il fait chaud.
Sinon, SPF est en panne depuis le 1er février…
@monolecte y a leur dernier rapport hebdo (1 février) ici :
►https://www.santepubliquefrance.fr/dossiers/coronavirus-covid-19/coronavirus-chiffres-cles-et-evolution-de-la-covid-19-en-france-
▻https://dashboard.santepubliquefrance.fr/digdash_dashboard_spf/file?item=Rapport+hebdomadaire+du+01-02-2023.pdf&serve
Oui, je sais… plus un chiffre depuis…
j’ai eu leurs chiffres hospi « opendata » jusqu’à vendredi (le 3) sans pb ; j’imagine que les autres aussi (forestier, covid tracker, etc) ; après c’est w.e. chez spf - pour ces chiffres là - et le stagiaire et les ordis dorment ; pour les autres chiffres - que j’ignore royalement - chais pô.
Le seul moyen à notre disposition pour mesurer l’ampleur de la catastrophe Covid : compter les morts.
et donc la compilation sur Our World in Data
▻https://ourworldindata.org/explorers/coronavirus-data-explorer
Excess death rates for Republicans and Democrats during the COVID-19 pandemic – comment by Paul Goldsmith-Pinkham @paulgp – Twitter
▻https://threadreaderapp.com/thread/1576899935147991041.html
le tweet initial
▻https://twitter.com/paulgp/status/1576899935147991041
New NBER working paper with @jwswallace and @jasonlschwartz on Covid mortality: “Excess death rates for Republicans and Democrats during the COVID-19 pandemic” nber.org/papers/w30512
Ungated on arxiv here: arxiv.org/abs/2209.10751
🧵1/
Political affiliation has emerged as a potential risk factor for COVID-19, amid evidence that Republican-leaning counties have had higher COVID-19 death rates than Democrat-leaning counties and evidence of a link between political party affiliation and vaccination views.
▻https://arxiv.org/abs/2209.10751
original paper
▻https://www.nber.org/papers/w30512
2/ A popular commentary on the Covid crisis has been how much higher the Covid death toll has been in Republican vs. Democratic counties in the U.S.
U.S. Covid Deaths Get Even Redder
The partisan gap in Covid’s death toll has grown faster over the past month than at any previous point.
▻https://www.nytimes.com/2021/11/08/briefing/covid-death-toll-red-america.html
3/ There are natural reasons to believe that there are strong differences by Republicans vs. Democrats: survey data suggests that there are big differences by party ID on Covid-19 vaccination:
KFF COVID-19 Vaccine Monitor Dashboard
Using a combination of surveys and focus groups, the KFF COVID-19 Vaccine Monitor will track the dynamic nature of public reactions as vaccine development unfolds, including vaccine confidence and ÷
▻https://www.kff.org/coronavirus-covid-19/dashboard/kff-covid-19-vaccine-monitor-dashboard
4/ The challenge, of course, is whether it’s really about Republicans vs. Democrats living in these areas, or just the areas where individuals sort into are different.
5/ This statistical analysis runs into a serious challenge, driven by the fact that publicly available data on Covid deaths, and measures of political party, are typically only available at the county level.
6/ The focus on Covid deaths and counties has lead researchers to try to account for these locational differences (by controlling for features at the county level), but are still limited by the aggregated nature of the data:
▻https://www.healthaffairs.org/doi/full/10.1377/hlthaff.2022.00085
The Association Between COVID-19 Mortality And The County-Level Partisan Divide In The United States | Health Affairs Journal
Partisan differences in attitudes toward the COVID-19 pandemic and toward the appropriateness of local policies requiring masks, social distancing, and vaccines are apparent in the United States.
7/ The other issue with this approach is that it focuses on reported Covid deaths as an aggregate measure. This measure may not fully capture the “counterfactual” deaths in the absence of the pandemic. Our world in data does an excellent discussion:
►https://ourworldindata.org/excess-mortality-covid#excess-mortality-during-covid-19-background
Excess mortality during the Coronavirus pandemic (COVID-19)
Excess mortality is a term used in epidemiology and public health that refers to the number of deaths from all causes during a crisis above and beyond what we would have expected to see under ‘normal’…
►https://ourworldindata.org/excess-mortality-covid#excess-mortality-during-covid-19-background
8/ Intuitively, calculating excess death rates requires a prediction of death rates in 2020 and 2021 based on previous years for the group of interest: namely Democrats and Republicans. Fortunately, we have mortality data with party affiliation, age, and location in this paper!
9/ We construct data using individual-level voter registration in 2017, linked to death records from 2018 to 2021, for Ohio and Florida. We then construct excess death rates that control for differences in mortality rates (pre-Covid) at the age-by-party-by-county-by-month level
10/
This lets us ask and answer three questions:
11/ Q1: Does excess death in 2020 and 2021 differ by political party, how much and when does this occur?
A1: Yes, the excess death rate for Republicans was 5.4 p.p., or 76%, higher than for Democrats. The gap was exclusively in the post-vaccine period (10.4 pp or 153%).
12/ Q2: Is this difference explained by geographic or age differences in political party affiliation?
A tiny share of the difference is explained by differential impacts of age-by-county during Covid (recall that excess deaths already controls for pre-Covid differences):
13/ Q3: How much can we point to vaccines?
A3: This is harder, since we don’t have individual-level data on vaccines. However, two facts emerge:
A. The association between the Rep.-Dem. gap and county-level vaccination rates grows significantly after they become available:
14/
B. Moreover, pre-vaccine, the relationship across counties between realized vax rates and excess deaths was identical for both groups.
Post-vaccine, the Democrat rate fell and Republican rate climbed; and the gap between the two was near zero in high-vax counties.
16/ If this is really a story about vaccines, the continued story of low take-up of vaccines + boosters among Republicans may perpetuate some of these differences:
KFF COVID-19 Vaccine Monitor: September 2022
Our latest Vaccine Monitor survey finds that half of the public has heard either “a lot” or “some” about the newly-available bivalent COVID-19 boosters, and a third (32%) say they’ve already gotten…
▻https://www.kff.org/coronavirus-covid-19/poll-finding/kff-covid-19-vaccine-monitor-september-2022
17/ We’re working on expanding this out now to contrast our results with the existing literature a bit and highlight some more points, but would welcome any comments or suggestions.
fin/ It is important to reiterate that our results hold fixed differences in mortality by age, location, and party pre-Covid, and can account for location-by-age differences post-Covid. Hence these are within-age-and-location differences in mortality outcomes by political party.
Eric Topol sur Twitter :
▻https://twitter.com/EricTopol/status/1572948883411726337
The true pandemic death toll is currently ~22 million, not the official 6.5 million
Marked variance in official vs excess mortality between countries
our world in data donne les estimations OMS et The Economist
carte interactive (on voit bien les trous de données) :
▻https://ourworldindata.org/grapher/cumulative-excess-deaths-per-million-covid?country=MEX~PER~FRA~BRA~U
les estimations (voir vers la fin) :
►https://ourworldindata.org/excess-mortality-covid
– l’OMS donne dans les 15 millions, à début janvier 2022.
– les Economist donnent 18 million (central) et 20 millions (upper)
dans OWID, c’est marrant, les estimations de surmortalité donnent des croissances globalement linéaires, sur 2 ans ;
ça veut dire que nos mesure d’humains n’ont pas changé grand chose à la tuerie virale, ou bien ?
Michaël sur Twitter : « Avant qu’on commence à en avoir tous dans nos cabinets, je vais essayer de faire un petit fil sur le #monkeypox sous forme de questions/réponses que je me suis posé / que je me pose, avec des liens utiles (et des réflexions en vrac) ⤵️ » / Twitter
▻https://twitter.com/mimiryudo/status/1553773366821228545
Thread Reader App
▻https://threadreaderapp.com/thread/1553773366821228545.html
Où suivre facilement le nombre de cas ?
On peut suivre :
– sur @OurWorldInData : ▻https://ourworldindata.org/monkeypox
– sur @Monkeypoxmeter : ▻https://www.monkeypoxmeter.com
(note : échelle log)
dans mon bled, un généraliste devant une suspicion de variole du singe (sur un enfant) appelle le numéro spécialisé ; réponse directe, sans autre analyse complémentaire, prélèvement ou quoi que ce soit : ça peut pas être ça !
#TVB
Pourquoi faudrait-il être inquiet après tout ? Seulement un millier de cas en 3 mois, et on devrait être inquiet ? Pourquoi, quand cela ne représente qu’un pourcentage ri-di-cule, devrait-on être inquiet ? A cause des projections (dizaines de milliers à noël), des durées de doublement (15j), de l’absence totale de précautions collectives (des masques ? nan, on va d’ailleurs supprimer la mention de l’aérosolisation, maintenant que ça concerne les pays à PNB élevé), et du nombre toujours plus grand de crétins qui s’ils ne voient rien, n’y croient pas et t’imposent leur non-croyance (coucou les nouveaux inscrits sur ST) ?
Le cul. Les ronces. La jungle… #covid #coronavirus #pandémie
▻https://threadreaderapp.com/thread/1492128255230586884.html
La situation épidémique danoise 🇩🇰 montre peut-être ce que sera la suite des évènements en France 🇫🇷, après le 28 février et l’abandon du masque en lieux clos (soumis au pass vaccinal 🤷♂️ !?).
2/28
Mais on n’interprète JAMAIS un nombre de cas recensés sans avoir en parallèle le nombre de TESTS effectués (taux de dépistage) et le TAUX DE POSITIVITÉ de ces tests !
Et là on voit que c’est la demande de tests qui ↘️, tandis que le taux de positivité continue sa ↗️ Image
3/28
L’envolée des contaminations est clairement associée à l’arrivée du lignage Omicron.
A partir des données de OWD (ourworldindata.org/coronavirus), le lien est flagrant. Image
Coronavirus Pandemic (COVID-19)
Country-by-country data and research on the pandemic. Updated daily.
▻https://ourworldindata.org/coronavirus
4/28
MAIS, tandis que c’est le variant Omicron (BA.1) qui a amorcé cette nouvelle vague, il est en cours de remplacement rapide par le variant BA.2
Il s’agit toujours du lignage Omicron, mais aussi distant de BA.1 que BA.1 l’était de Delta !
covid19genomics.dk/statistics Image
▻https://www.covid19genomics.dk/statistics
5/28
BA.2 est 1,5x plus transmissible que le variant Omicron (soit par ↗️ d’affinité pour nos cellules, ou par ↗️ d’échappement immunitaire, ou les 2).
Mais on sait déjà qu’il évolue rapidement aussi par acquisition de nouvelles mutations :
▻https://twitter.com/Gab_H_R/status/1492078029002219524?s=20&t=tAMZ1S_tLKlj2qfWbDRRBg
6/28
On vous a dit « ce n’est pas grave... Omicron est bénin ».
Et pour vous en convaincre, on a focalisé votre attention sur le RATIO entre cas détectés et hospitalisations/décès.
En vous disant « le ratio a ↘️↘️↘️ ».
Mais on oublie au passage 2 paramètres déterminants...
7/28
Tout d’abord la transmissibilité !
Si un ratio d’hospit/décès ↘️, le nombre total d’hospit/décès peut cependant fortement ↗️ si les contaminations ↗️↗️.
Et c’est précisément le cas avec Omicron !
Si on regarde les hospitalisations (admission et « stock »), c’est flagrant : ImageImage
8/28
Et si on regarde les décès, on voit un taux de mortalité qui ne cesse de ↗️ sous la vague Omicron, et au 10/02/2022, il atteint 67% du pire niveau atteint depuis le début de l’épidémie danoise 🇩🇰 Image
9/28
Il faut bien comprendre que le pire taux de mortalité avait été atteint le 21/01/2021, donc AVANT le déploiement des 💉.
Désormais, ils s’en rapprochent MALGRÉ un taux de 💉 parmi les plus élevés du monde !
Pourquoi ?
Parce qu’ils laissent les contaminations exploser🤷♂️ Image
10/28
On l’a dit/redit, Omicron n’est pas moins virulent que les variants précédents.
Une revue de littérature l’a confirmé.
Son apparente ↘️ de sévérité (seulement -25% par rapport à Delta) n’est due qu’à sa capacité d’échappement immunitaire :
Unroll available on Thread Reader
▻https://twitter.com/C_A_Gustave/status/1489266853641863172?s=20&t=Nv5_19dxMsgCwEQ5VfEPzw
11/28
Cet échappement immunitaire lui permet de provoquer des infections symptomatiques chez des patients déjà immunisés, et donc dotés d’encore assez d’anticorps neutralisants pour ↘️ leur risque de formes graves/décès...
12/28
Mais cela ne fonctionne que si l’immunité est complète et récente.
C’est malheureusement ce qui vaut à Israël 🇮🇱 une vague Omicron sévère.
Les 3èmes doses 💉 ont 4/5 mois d’ancienneté en plus par rapport à celles du 🇩🇰, donc une immunité qui a ↘️ pendant 4/5 mois de plus ! ImageImage
13/28
Or on sait désormais que la protection immunitaire contre Omicron ↘️ à même vitesse après 3ème et 2ème doses.
Le PHE 🇬🇧 l’a encore confirmé dans son « vaccine surveillance report », avec une protection qui ↘️ bcp plus vite que contre Delta
assets.publishing.service.gov.uk/government/upl… ImageImage
14/28
Notez qu’il s’agit de l’efficacité contre les hospitalisations (formes sévères).
On note que 10 à 14 semaines (70 à 98 jours, ou ~3 mois) après la 3ème dose, la protection à l’échelle populationnelle n’est plus que de ~75% au lieu de ~90% à 1 mois post 3ème dose...
15/28
Contrairement à ce que bcp ont prétendu, cette protection ne dépend pas des Ly T ou des cellules mémoires, mais bien des ANTICORPS NEUTRALISANTS ; à tel point que les données de vie réelle concordent+++ avec les modélisations faites à partir des taux d’anticorps !
16/28
Le 16/12/2021, l’Imperial Collège de Londres avait déjà établi un modèle anticipant cette ↘️ d’efficacité contre Omicron après 3ème dose.
Et à 3 mois post-3ème dose, ils obtenaient une efficacité de... ~73% ! 🤷♂️
imperial.ac.uk/media/imperial… Image
17/28
Cette ↘️ de protection va se poursuivre, or la circulation virale va également continuer !
Si on relâche la vigilance et qu’on refuse les futurs rappels vaccinaux... Nous savons vers quelle nouvelle crise sanitaire/hospitalière nous allons 🤷♂️ Image
18/28
Si on revient aux données épidémio danoises 🇩🇰, on voit aussi un autre élément d’interrogation concernant les données de réanimation.
Durant les premières semaines de vague Omicron, les indicateurs de réa ont ↘️ malgré une forte ↗️ des hospitalisations... ImageImage
19/28
Le Danemark 🇩🇰 ne fournit pas de taux d’admission en réa à OWD (uniquement le « stock » de patients).
On note une nouvelle ↗️ récente du « stock », ce qui traduit une ↗️ rapide des nouvelles admissions en réa.
Il faudra voir si c’est lié à BA.2 ou non...
20/28
Mais l’interrogation vient de la comparaison entre indicateurs de réanimation et taux de mortalité !
Alors que le « stock » en réa a ↘️, la mortalité ne fait que ↗️ et semble plutôt corrélée à l’évolution des indicateurs d’hospitalisation ! ImageImageImage
21/28
Je ne sais pas interpréter cette discordance réa/décès.
Est-ce un triage des patients ?
Si les contaminations Omicron avec forme grave de COVID concerne des patients >75/80 ans, et/ou très fragiles, ils ne sont de toute façon pas admissibles en réa...
22/28
Est-ce une politique de soins visant à préserver les capacités de réa pour les autres activités de soins ?
Dans ce cas, les COVID graves sont soit maintenus en hospitalisation conventionnelle, soit mis en palliatif à domicile ?...
23/28
Est-ce lié à des ressources limitées en réanimation ?
Il faut savoir que le Danemark 🇩🇰 est nettement moins doté que la France 🇫🇷 par exemple.
Les données de OWD montrent que l’indicateur « hospital beds per thousand » est à 5,98 pour 🇫🇷, mais seulement 2,5 pour 🇩🇰...
24/28
Le 🇩🇰 a donc des capacités hospitalières 2,4x fois plus restreintes qu’en 🇫🇷, et cela a forcément un impact sur sa politique sanitaire et les choix de Santé Publique.
Cela peut potentiellement conduire à désormais limiter les admissions en réa pour COVID...
25/28
Surtout si on se place dans le récit de « l’endémisation » qui impliquera donc une tension hospitalière très élevée et pérenne.
Le 🇩🇰 fait donc peut-être des choix dans la prise en charge des malades ; comme il fait le choix de laisser les contaminations exploser...
26/28
Bref, tout ça pour dire que sur le plan sanitaire, on est très loin d’être sortis des ronces.
Sur le plan sociologique, c’est très différent.
Entre le contexte électoral, et les notes d’alerte sur les mouvements protestataires radicalisés, l’urgence est au déni sanitaire...
27/28
Tant pour satisfaire les futurs électeurs, que pour tenter de calmer les agités du bocal qui commence à organiser des actions qui semblent alerter les services de renseignements.
Il faut donc prétendre que « tout va bien » et lever toutes les mesures...
28/28
Mais pour éviter les futures mauvaises surprises, n’oubliez pas que c’est uniquement par choix politique, à des fins sociologiques et pas sanitaires, et en réponse à la contestation populaire.
La pandémie poursuit sa route, et le virus son évolution 😉
▻https://theconversation.com/variant-omicron-ba-2-quavons-nous-appris-de-lui-jusqua-present-1765
En quoi BA.2 est-il différent ?
Bien que les premières séquences de BA.2 aient été soumises par les Philippines – et que des milliers de cas d’infection par ce variant aient été observés, y compris aux États-Unis, au Royaume-Uni ou en Australie – son origine précise demeure inconnue.
Ses propriétés font également l’objet de recherches. Bien qu’il n’existe pour l’instant aucune preuve qu’il provoque des formes plus graves de la maladie, plusieurs choses préoccupent les scientifiques.
1. BA.2 est plus difficile à différencier
L’un des marqueurs qui permettait de différencier Omicron version BA.1 des autres variants du SARS-CoV-2 lors des tests PCR était l’absence, dans les résultats desdits tests, du signal correspondant au gène S (on désigne cette absence de détection par l’acronyme SGTF, pour « S gene target failure »). Mais ce n’est plus le cas pour BA.2.
L’incapacité de détecter ce sous-lignage de cette façon a mené certaines personnes à le qualifier de « sous-variant furtif ».
Cependant, cela ne signifie pas que nous ne pouvons plus utiliser les tests PCR pour détecter BA.2. Cela signifie simplement que les échantillons testés positifs doivent désormais être séquencés pour déterminer à quel variant nous avons affaire. Cela prend davantage de temps, mais c’était déjà le cas avec les variants précédents.
2. BA.2 pourrait être plus infectieux
Ce point est peut-être plus préoccupant : des preuves indiquant que BA.2 pourrait être plus infectieux que l’Omicron originel (BA.1) s’accumulent.
Une étude préliminaire réalisée au Danemark, où BA.2 a largement remplacé BA.1, suggère que la susceptibilité à l’infection des personnes non vaccinés a augmenté (elle est un peu plus de deux fois supérieure à ce qu’elle était avec BA.1).
En outre, selon ces travaux, les personnes entièrement vaccinées (deux doses) sont 2,5 fois plus susceptibles de contracter BA.2 que BA.1. Cette susceptibilité à BA.2 est presque trois fois plus importante pour les individus qui ont reçu une troisième dose (les auteurs précisent que chez les personnes qui ont reçu cette troisième dose, la susceptibilité et la transmissibilité est réduite par rapport aux personnes qui n’ont reçu que deux doses, ndlr) .
J’ai l’impression que la ndlr contredit les propositions énoncées juste avant, mais je me trompe sûrement.
@sombre en effet la ndlr porte à confusion...
Pour ce que j’en comprends, ce dernier paragraphe évoque le facteur de risque « relatif » : dans le cadre de cette étude les personnes vaccinées à deux doses ont été 2,45 fois plus susceptibles de contracter BA.2 que BA.1 ; les vaccinées à trois doses 2,99 fois plus susceptibles.
Cependant le risque « absolu » de contracter l’un ou l’autre des variants est toujours réduit pour les personnes vaccinées, et d’autant plus pour celles qui ont reçu une troisième dose.
Pour illustration voir page 31 de l’étude : ▻https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2022.01.28.22270044v1.full.pdf#page=31
Dans la première rangée, on voit clairement le bénéfice de la vaccination à deux ou trois doses, sur le risque de l’attraper (qui est accru avec BA.2) ainsi que de le transmettre (qui est réduit avec BA.2).
Et une lecture plus claire et détaillée de cette même étude : ▻https://www.medpagetoday.com/infectiousdisease/covid19/96973
Merci @mammut
Il me faudra éclaircir quelques notions théoriques, notamment celle sur le « rapport des cotes », Odds Ratio en anglais (OR)
Max Roser sur Twitter : “Updated data: The COVID death rate among unvaccinated people is 25-times higher than among vaccinated people who received a booster. This is the latest age-standardized data from Chile.” / Twitter
▻https://twitter.com/MaxCRoser/status/1482655965023506434
Alors que les chiliens sont très majoritairement vaccinés avec Sinovac :
▻https://ourworldindata.org/grapher/covid-vaccine-doses-by-manufacturer?country=~CHL
How do death rates from #COVID-19 differ between people who are vaccinated and those who are not? - Our World in Data
▻https://ourworldindata.org/covid-deaths-by-vaccination
On this page, we explain why it is essential to look at death rates by vaccination status rather than the absolute number of deaths among vaccinated and unvaccinated people.
Est-ce qu’il existe quelque part des stats sur le pourcentage de comorbidités chez les non-vacciné·es qui ont fait des formes graves ?
Un argument qui ressort parfois est que ça serait ces comorbidités qui les ont envoyé·es en réa, pas la non vaccination.
Vu les proportions il n’y a pas photo, mais est-ce qu’il y a des chiffres ?
J’ai trouvé des infos par là avec l’indice de comorbidité de Charlson mais il y a 2 lectures différentes : ▻http://seen.li/k7tb
ben, on n’y est pas encore…
(même source, mais échelle log)
par ailleurs, @olaf et moi, on suit les données hospitalières, pas les contaminations
▻https://ourworldindata.org/explorers/coronavirus-data-explorer?yScale=log&facet=none&uniformYAxis=0&Metri
zoom sur la période depuis l’été
d’ailleurs pour les décès, le constat est à l’inverse…
les chiffres, c’est toujours pareil, ça dépend comment on veut voir les choses :-)
sur les données hospi dc et réa que je suis, hier, j’ai fait une découpe des régresseurs « un peu courte » et « optimiste » ; y’a que les 4-5 derniers jours de "support" pour cette segmentation pifométrique, mais si on veut y voir un aplatissement ou même une légère tendance à la baisse (sur DC) :
découpe vers le 5-6 janvier, données avant-hier + hier :
et zoom :
ceci dit, le Micron est pas censé envoyer trop les gens en réa ni à la morgue ; les Belges (RTBE) indiquent que les malades en réa sont surtout des victimes du Delta ; du coup, ce qu’on voit sur les courbes hospi .fr c’est peut être un début de fin de partie pour Delta ; ou juste une partie remise, sur un plateau à 200 morts/j ; faut voir d’ici ce weekend si la tendance tient ; déjà, ce soir, on verra l’estimation de la moyenne hebdo DC :-)
au vu des cvh et sauf grosse surprise sur les chiffres d’aujourd’hui, les décès devraient confirmer un ralentissement, peut-être même un plateau, mais pas de décrue…
ce qu’en dit le modèle de Lavielle :
The International Energy Agency publishes the detailed, global energy data we all need, but its funders force it behind #paywalls. Let’s ask them to change it. - Our World in Data
▻https://ourworldindata.org/iea-open-data
The #IEA provides crucial energy data that is not available elsewhere
The statistical work of the IEA is of immense value. It is the only source of energy data that captures the full range of metrics needed to understand the global energy transition: from primary energy through to final energy use by sub-sector. It is the go-to source for most researchers and forms the basis of the energy systems modelling in the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Assessment Reports.4 It is also heavily utilised in energy policy, collaborating with the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) on developments in energy data and analytics.
Some alternative data sources on energy exist, but none come close to the coverage and depth of the IEA data. The BP Statistical Review of World Energy, published by the multinational oil and gas company BP is the most commonly used alternative. As a freely available dataset it is widely used in research and is where the IEA would want to be – ‘at the heart of the global dialogue on energy’. But as it is published by a private fossil fuel company it has some obvious drawbacks.
How much of the world’s food production is dependent on pollinators? - Our World in Data
▻https://ourworldindata.org/pollinator-dependence
Eric Topol sur Twitter : "Where Delta has led to many of the worst case surges of the pandemic, it is now in descent OurWorldInData" / Twitter
▻https://twitter.com/EricTopol/status/1418942529186123777
En même temps le nombre de tests dans la semaine 15-22 au Royaume-Uni a diminué de 4,9% par rapport à la semaine précédente ; voir la partie « Testing Virus tests conducted » dans ►https://coronavirus.data.gov.uk
Je n’ai pas réussi à avoir le taux de positivité
MÀJ : Taux de positivité en augmentation
The share of COVID-19 tests that are positive, Jul 22, 2021
▻https://ourworldindata.org/grapher/positive-rate-daily-smoothed
Au Royaume-Uni, après une période de baisse le nombre de nouveaux cas augmente à nouveau (de même a priori que le taux de positivité puisque le nombre de tests continue à diminuer)
Daily summary [semaine du 07 au 14/08/021]| Coronavirus in the UK
►https://coronavirus.data.gov.uk
Excess mortality during the #Coronavirus pandemic (#COVID-19) - Statistics and Research - Our World in Data
►https://ourworldindata.org/excess-mortality-covid
We update this page with the latest available data on excess mortality around once a week, usually on Friday. Last update: 17 April 2021.
Cutting down forests: what are the drivers of #deforestation? - Our World in Data
▻https://ourworldindata.org/what-are-drivers-deforestation
Beef, soy and palm oil are responsible for 60% of tropical deforestation
If we want to tackle deforestation we also need to know what causes it. That allows us to avoid the foods that drive deforestation or innovate the ways we produce them.
Grande-Bretagne : Boris Johnson admet un meurtre de masse alors que le bilan officiel du COVID-19 dépasse les 100.000 morts - World Socialist Web Site
▻https://www.wsws.org/fr/articles/2021/01/28/brit-j28.html
▻https://www.wsws.org/asset/a4e69278-c98d-4f59-a59e-2a928ddf7851?rendition=image1280
Plus de gens sont morts au Royaume-Uni des suites du COVID-19 que de civils durant la Seconde Guerre mondiale.
Wikipedia dit 67 100 morts civils au Royaume-Uni pendant WWII.
La France a encore de la marge (350 000).
Cumulative confirmed COVID-19 deaths
Limited testing and challenges in the attribution of the cause of death means that the number of confirmed deaths may not be an accurate count of
the true number of deaths from COVID-19.
#Royaume_Uni #France #Allemagne
▻https://ourworldindata.org/coronavirus-data-explorer?zoomToSelection=true&time=earliest..latest
Je cherche mal, ou vraiment c’est très difficile de trouver le nombre de vaccinations chaque jour en France ?
►https://covidtracker.fr/vaccintracker Après sur la fiabilité des chiffres je sais pas
J’ai lu sur Twitter (mais je ne retrouve plus le tweet) que c’était effectivement le seul outil existant, développé et maintenu par un individuel et que le gouvernement lui communiquait les chiffres sans aucun contrôle possible.
Communication ce jour : ▻https://twitter.com/GuillaumeRozier/status/1348576613928230912
Statistics and Research
Coronavirus (COVID-19) Vaccinations :
▻https://ourworldindata.org/covid-vaccinations
(Les données ne sont certainement pas toujours mises à jour quotidiennement)
Causes of Death - Our World in Data (▻https://ourworldindata.org/cau...
▻https://diasp.eu/p/12176022
Causes of Death - Our World in Data | #demography #dataviz #causes #death
Why is life expectancy in the US lower than in other rich countries? - Our World in Data
▻https://ourworldindata.org/us-life-expectancy-low
Why do Americans have a lower life expectancy than people in other rich countries, despite paying so much more for health care?
The short summary of what I will discuss below is that Americans suffer higher death rates from smoking, obesity, homicides, opioid overdoses, suicides, road accidents, and infant deaths. In addition to this, deeper poverty and less access to healthcare mean Americans at lower incomes die at a younger age than poor people in other rich countries.
You want to reduce the carbon footprint of your food? Focus on what you eat, not whether your food is local - Our World in Data
►https://ourworldindata.org/food-choice-vs-eating-local
People across the world are becoming increasingly concerned about climate change: 8-in-10 people see climate change as a major threat to their country.1
As I have shown before, food production is responsible for one-quarter of the world’s greenhouse gas emissions.
There is rightly a growing awareness that our diet and food choices have a significant impact on our carbon ‘footprint’. What can you do to really reduce the carbon footprint of your breakfast, lunches, and dinner?
‘Eating local’ is a recommendation you hear often – even from prominent sources, including the United Nations. While it might make sense intuitively – after all, transport does lead to emissions – it is one of the most misguided pieces of advice.
Eating locally would only have a significant impact if transport was responsible for a large share of food’s final carbon footprint. For most foods, this is not the case.
GHG emissions from transportation make up a very small amount of the emissions from food and what you eat is far more important than where your food traveled from.