Dự báo khí hậu là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan
Dự báo khí hậu là quá trình sử dụng mô hình khoa học và dữ liệu khí hậu để dự đoán xu hướng các yếu tố khí hậu như nhiệt độ, mưa và các hiện tượng khí hậu cực đoan trong tương lai. Quá trình này giúp đưa ra các dự báo dài hạn, phục vụ cho việc lập kế hoạch trong nông nghiệp, năng lượng và quản lý tài nguyên, đồng thời đối phó với biến đổi khí hậu.
Khái niệm về dự báo khí hậu
Dự báo khí hậu là quá trình sử dụng các mô hình khoa học và dữ liệu khí hậu để dự đoán các điều kiện khí hậu trong tương lai. Mục tiêu chính của dự báo khí hậu là đưa ra các dự đoán về xu hướng dài hạn của các yếu tố khí hậu như nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm và các hiện tượng khí hậu cực đoan. Dự báo khí hậu khác với dự báo thời tiết ở chỗ nó tập trung vào các biến động trong một khoảng thời gian dài, thường là vài tháng đến vài thập kỷ, thay vì dự đoán các điều kiện khí hậu trong vài ngày hoặc vài tuần tới.
Quá trình này phụ thuộc vào các mô hình toán học phức tạp và sự hiểu biết sâu rộng về các yếu tố khí hậu như chu trình carbon, sự thay đổi của các hệ thống khí quyển và đại dương, cùng các yếu tố địa phương như sự thay đổi của bề mặt đất. Dự báo khí hậu là một công cụ quan trọng trong việc lập kế hoạch và chuẩn bị đối phó với những thay đổi lớn về khí hậu, chẳng hạn như nóng lên toàn cầu, biến đổi mưa, và sự gia tăng các hiện tượng khí hậu cực đoan như bão, hạn hán hay lũ lụt.
Quá trình thực hiện dự báo khí hậu
Quá trình dự báo khí hậu được thực hiện qua nhiều bước, bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu khí hậu lịch sử. Các dữ liệu này thường bao gồm các thông tin về nhiệt độ, lượng mưa, và các yếu tố khác trong suốt nhiều năm, thậm chí hàng thế kỷ. Các nhà khoa học sử dụng các phương pháp tính toán và phân tích thống kê để hiểu rõ các xu hướng và biến đổi khí hậu trong quá khứ, từ đó đưa ra những dự đoán cho tương lai.
Tiếp theo, các mô hình khí hậu hiện đại được sử dụng để dự đoán xu hướng khí hậu trong tương lai. Các mô hình này bao gồm các công thức toán học mô phỏng sự chuyển động của khí quyển, đại dương và bề mặt đất. Các mô hình đối lưu-tầng đối lưu (GCMs) là những mô hình phổ biến nhất trong dự báo khí hậu, chúng có khả năng mô phỏng các tương tác phức tạp giữa các yếu tố khí hậu trên quy mô toàn cầu. Mô hình này tính toán các điều kiện khí hậu dựa trên các kịch bản khác nhau, chẳng hạn như mức độ phát thải khí nhà kính và sự thay đổi trong bề mặt đất.
Ứng dụng của dự báo khí hậu
Dự báo khí hậu có nhiều ứng dụng quan trọng trong các lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là trong việc lập kế hoạch cho các ngành công nghiệp phụ thuộc vào khí hậu. Một trong những ứng dụng quan trọng nhất là trong nông nghiệp. Việc dự báo khí hậu giúp các nông dân đưa ra các quyết định về mùa vụ, lựa chọn giống cây trồng phù hợp và quản lý nước tưới hiệu quả hơn. Nếu có dự báo về mùa mưa hoặc hạn hán kéo dài, nông dân có thể chuẩn bị tốt hơn để giảm thiểu thiệt hại và tối ưu hóa năng suất mùa vụ.
Trong lĩnh vực năng lượng, dự báo khí hậu giúp các công ty năng lượng đặc biệt là năng lượng tái tạo như điện mặt trời và điện gió lập kế hoạch cho việc sản xuất và phân phối năng lượng. Nắng hoặc gió mạnh có thể là yếu tố quyết định trong việc sản xuất năng lượng từ các nguồn tái tạo này. Dự báo khí hậu cũng giúp các ngành công nghiệp khác như xây dựng, giao thông, và quản lý tài nguyên nước chuẩn bị cho các điều kiện môi trường thay đổi, từ đó giảm thiểu thiệt hại và chi phí phát sinh.
- Nông nghiệp: Dự báo khí hậu giúp nông dân lên kế hoạch trồng trọt và quản lý tài nguyên nước.
- Năng lượng: Giúp các công ty năng lượng tái tạo dự đoán sản lượng năng lượng từ gió và mặt trời.
- Quản lý tài nguyên nước: Dự báo khí hậu giúp dự đoán lượng mưa và tình trạng hạn hán, giúp điều chỉnh chính sách quản lý nước.
Các yếu tố ảnh hưởng đến khí hậu
Khí hậu của Trái Đất chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố, cả tự nhiên lẫn do hoạt động của con người. Các yếu tố tự nhiên bao gồm các hiện tượng khí hậu quy mô lớn như chu trình carbon, hoạt động núi lửa, và sự thay đổi trong vị trí và kích thước của các lục địa. Sự thay đổi trong các đại dương, chẳng hạn như hiện tượng El Niño và La Niña, cũng có ảnh hưởng lớn đến các điều kiện khí hậu toàn cầu. Các hiện tượng này làm thay đổi nhiệt độ đại dương và khí quyển, dẫn đến các thay đổi trong lượng mưa và nhiệt độ ở các khu vực khác nhau trên thế giới.
Hoạt động của con người, đặc biệt là phát thải khí nhà kính từ các ngành công nghiệp, giao thông và nông nghiệp, cũng là một yếu tố quan trọng trong việc thay đổi khí hậu toàn cầu. Sự gia tăng các khí nhà kính, đặc biệt là CO2, làm gia tăng hiệu ứng nhà kính và dẫn đến sự nóng lên toàn cầu. Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng sự thay đổi khí hậu trong thế kỷ qua phần lớn là kết quả của các hoạt động của con người. Tình trạng nóng lên toàn cầu không chỉ ảnh hưởng đến nhiệt độ trung bình của Trái Đất mà còn làm thay đổi các mô hình khí hậu khu vực, dẫn đến các hiện tượng khí hậu cực đoan như bão, lũ lụt và hạn hán trở nên thường xuyên hơn.
- Hiện tượng tự nhiên: El Niño, La Niña, và hoạt động núi lửa đều ảnh hưởng đến khí hậu toàn cầu.
- Hoạt động của con người: Phát thải khí nhà kính từ các ngành công nghiệp, giao thông và nông nghiệp đang làm thay đổi khí hậu.
- Hiệu ứng nhà kính: Sự gia tăng khí CO2 và các khí nhà kính khác làm gia tăng hiện tượng nóng lên toàn cầu.
Phương pháp sử dụng trong dự báo khí hậu
Để dự báo khí hậu, các nhà khoa học sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm mô hình đối lưu-tầng đối lưu (GCMs - General Circulation Models) và các mô hình dựa trên thống kê. Các mô hình GCMs là một trong những công cụ quan trọng nhất trong dự báo khí hậu. Chúng được thiết kế để mô phỏng các tương tác phức tạp giữa khí quyển, đại dương, và bề mặt đất, từ đó dự đoán sự thay đổi của các yếu tố khí hậu trên quy mô toàn cầu. Mô hình này sử dụng các phương pháp toán học để mô phỏng sự chuyển động của không khí và các đặc tính khác của khí quyển, bao gồm các yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm, và lượng mưa.
Quá trình xây dựng và chạy mô hình GCMs là rất phức tạp và đòi hỏi sự tính toán cực kỳ chính xác. Các mô hình này có thể tính toán các điều kiện khí hậu trong các kịch bản khác nhau, chẳng hạn như mức độ phát thải khí nhà kính trong tương lai hoặc các sự kiện tự nhiên như sự thay đổi của nhiệt độ đại dương. Một số mô hình khí hậu sử dụng các phép toán cấp cao để phân tích và dự đoán những thay đổi trong điều kiện khí hậu toàn cầu trong tương lai.
Ngoài GCMs, các mô hình dự báo khí hậu khác cũng sử dụng các phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu khí hậu lịch sử. Các mô hình này chủ yếu dựa vào việc phân tích các xu hướng đã xảy ra trong quá khứ để dự đoán các điều kiện trong tương lai. Chúng sử dụng các thuật toán máy học và phân tích dữ liệu để phát hiện các mẫu và sự thay đổi trong dữ liệu khí hậu. Các mô hình thống kê này có thể hữu ích trong việc dự đoán các biến động khí hậu trong ngắn hạn, nhưng không thể cung cấp dự báo chi tiết như các mô hình GCMs.
Ước tính độ chính xác trong dự báo khí hậu
Độ chính xác của dự báo khí hậu có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm chất lượng dữ liệu đầu vào, độ phân giải của mô hình, và sự hiểu biết về các yếu tố khí hậu phức tạp. Một trong những thách thức lớn nhất trong dự báo khí hậu là việc dự đoán các sự kiện khí hậu cực đoan, như bão, lũ lụt hoặc hạn hán. Mặc dù các mô hình khí hậu có thể cung cấp các dự báo khá chính xác về các xu hướng lớn, nhưng việc dự đoán các sự kiện khí hậu cụ thể trong tương lai vẫn còn nhiều bất ổn và độ chính xác thấp.
Trong dự báo khí hậu dài hạn, sự không chắc chắn là một yếu tố quan trọng cần phải xem xét. Các mô hình khí hậu thường sử dụng các kịch bản khác nhau về mức độ phát thải khí nhà kính trong tương lai, từ đó tạo ra một loạt các dự báo khí hậu khác nhau. Điều này có nghĩa là độ chính xác của dự báo sẽ phụ thuộc vào kịch bản mà các nhà khoa học sử dụng. Thêm vào đó, sự không chắc chắn trong các yếu tố khí hậu như sự thay đổi trong độ phủ băng, chu trình carbon và tác động của các hoạt động con người cũng là những yếu tố cần phải xem xét khi đánh giá độ chính xác của dự báo khí hậu.
Tác động của biến đổi khí hậu đến dự báo khí hậu
Biến đổi khí hậu đang thay đổi cách thức dự báo khí hậu được thực hiện. Nhiệt độ toàn cầu đang tăng lên, và các hiện tượng khí hậu cực đoan trở nên phổ biến hơn, gây khó khăn cho việc dự báo chính xác các điều kiện khí hậu trong tương lai. Sự gia tăng mức độ phát thải khí nhà kính làm thay đổi các mô hình khí hậu truyền thống, buộc các nhà khoa học phải cải tiến các mô hình hiện có và phát triển các phương pháp mới để đánh giá tác động của biến đổi khí hậu.
Biến đổi khí hậu không chỉ ảnh hưởng đến nhiệt độ toàn cầu mà còn thay đổi các chu kỳ khí hậu tự nhiên như lượng mưa, độ ẩm và các hiện tượng khí hậu cực đoan. Việc dự đoán các thay đổi này là rất khó khăn vì các yếu tố này có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm cả tác động của con người và các quá trình tự nhiên. Điều này đòi hỏi các mô hình khí hậu phải liên tục được cập nhật và điều chỉnh để phản ánh đúng các tác động của biến đổi khí hậu.
Thách thức trong dự báo khí hậu
Mặc dù công nghệ và các mô hình khí hậu hiện đại đã tiến bộ rất nhiều trong những năm qua, nhưng vẫn còn nhiều thách thức lớn đối với việc dự báo khí hậu chính xác. Một trong những thách thức lớn nhất là sự thiếu hụt dữ liệu từ các khu vực khó tiếp cận, đặc biệt là các khu vực hẻo lánh trên các đại dương hoặc các vùng cực. Dữ liệu từ các khu vực này là rất quan trọng để hiểu rõ hơn về các hiện tượng khí hậu toàn cầu và để cải thiện độ chính xác của các dự báo khí hậu.
Thêm vào đó, các sự kiện khí hậu cực đoan như bão, lũ lụt, và hạn hán vẫn rất khó dự đoán chính xác. Các mô hình khí hậu có thể dự đoán các xu hướng lớn về nhiệt độ và lượng mưa, nhưng việc dự báo các sự kiện này đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng về các yếu tố khí hậu đặc thù và các mối quan hệ phức tạp giữa chúng. Vì vậy, mặc dù dự báo khí hậu ngày càng chính xác hơn, nhưng vẫn còn nhiều yếu tố không thể dự đoán được, gây khó khăn cho việc chuẩn bị và ứng phó với các thảm họa khí hậu.
Vai trò của công nghệ trong dự báo khí hậu
Công nghệ đóng vai trò rất quan trọng trong việc cải thiện dự báo khí hậu. Các vệ tinh hiện đại và hệ thống cảm biến khí quyển cung cấp dữ liệu chính xác và kịp thời về các yếu tố khí hậu, bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa và các điều kiện khí quyển khác. Những dữ liệu này không chỉ giúp theo dõi các xu hướng khí hậu mà còn cung cấp thông tin quan trọng để cập nhật các mô hình dự báo khí hậu.
Siêu máy tính cũng đóng vai trò quan trọng trong việc chạy các mô hình khí hậu phức tạp. Các máy tính này có khả năng thực hiện hàng triệu phép toán mỗi giây, giúp các nhà khoa học tính toán các dự báo khí hậu chính xác hơn và nhanh chóng hơn. Bằng cách sử dụng công nghệ, các nhà khoa học có thể mô phỏng các kịch bản khí hậu khác nhau và đưa ra những dự báo có độ chính xác cao, giúp các quốc gia và cộng đồng chuẩn bị cho những thay đổi khí hậu trong tương lai.
Tài liệu tham khảo
Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề dự báo khí hậu:
Sự thiếu hụt sản xuất Interferon và sự can thiệp của vi rút Rubella trong một dòng tế bào thận Khỉ Xanh Châu Phi (Vero) Dịch bởi AI Tế bào Vero, một dòng tế bào thận của khỉ xanh châu Phi, không tạo ra interferon khi bị nhiễm vi rút bệnh Newcastle, Sendai, Sindbis và rubella mặc dù các tế bào nhạy cảm với interferon. Hơn nữa, sự nhiễm rubella của tế bào Vero không dẫn đến sự can thiệp với sự nhân rộng của vi rút echovirus 11, vi rút bệnh Newcastle hoặc vi rút viêm miệng mụn nước, ngay cả trong điều kiện nuôi cấy mà hầu... ...
Journal of Virology - Tập 2 Số 10 - Trang 955-961 - 1968
#tế bào Vero #interferon #vi rút rubella #khỉ xanh châu Phi #vi rút #tế bào thận #tế bào BSC-1 #linh trưởng
Biến động không gian-thời gian và đánh giá rủi ro tương lai của các sự kiện hạn hán dự báo tại lưu vực sông Godavari sử dụng các mô hình khí hậu vùng Dịch bởi AI Tóm tắt Nghiên cứu tập trung vào lưu vực sông Godavari nhằm hiểu rõ sự thay đổi trong hiện tượng hạn hán cho các kịch bản tương lai. Chỉ số Tích hợp Khí hậu Kiểm soát Khô hạn Chuẩn hóa (SPEI)-3 được tính toán từ dữ liệu mưa của Đơn vị Nghiên cứu Khí hậu 4.03 và nhiệt độ tối thiểu cũng như tối đa. Cường độ và đặc điểm của hạn hán được xác định bằng cách sử dụng SPEI,... ...
Journal of Water and Climate Change - Tập 12 Số 7 - Trang 3240-3263 - 2021
ỨNG DỤNG QGIS DỰ BÁO NGUY CƠ HẠN KHÍ TƯỢNG TRONG ĐIỀU KIỆN BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU TẠI HUYỆN EA SÚP, TỈNH ĐẮK LẮK
Tạp chí Khoa học Đại học Tây Nguyên - Tập 15 Số 50 - 2021
Hạn hán là một hiện tượng khí hậu cực đoan ảnh hưởng nghiêm trọng đến đời sống của con người vì nó liên quan đến nguồn lương thực, thực phẩm từ cây trồng và vật nuôi. Bằng phương pháp nội suy chỉ số chuẩn hóa lượng mưa trong môi trường làm việc của phần mềm mã nguồn mở QGIS, nghiên cứu đã phân vùng và dự báo được nguy cơ hạn khí tượng trên địa bàn huyện Ea Súp. Kết quả, hạn xuất hiện vào tháng III......
#Ea Súp #chỉ số SPI #hạn khí tượng #biến đổi khí hậu #dự báo
Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến thiết kế vỏ bao che công trình thương mại và văn phòng ở Việt Nam giai đoạn 2050-2080
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng - - Trang 6-10 - 2021
Trong bối cảnh biến đổi khí hậu đang diễn ra phức tạp, việc dự đoán tác động của nó đến các công trình xây dựng là cấp thiết. Nghiên cứu này giới thiệu phương pháp và kết quả dự báo tác động đó cho các công trình thương mại ở Việt Nam, sử dụng phần mềm mô phỏng năng lượng EnergyPlus và kịch bản biến đổi khí hậu A2 của IPCC, mô hình khí hậu tổng quát HadCM3 và phương pháp biến hình để dự đoán thời ......
#Biến đổi khí hậu #dự đoán biến đổi khí hậu #mô phỏng năng lượng tòa nhà #lớp vỏ bao che công trình #cách nhiệt
Ứng dụng mô hình khí hậu toàn cầu CAM-SOM và CAM-CFS dự báo thử nghiệm các trường khí hậu
VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences - Tập 31 Số 2 - 2015
Với mục đích dự báo mùa có thể chạy tực tiếp mô hình toàn cầu hoặc chạy mô hình khu vực với đầu vào được cung cấp bởi mô hình toàn cầu. Theo hướng sử dụng mô hình toàn cầu, một số cách tiếp cận có thể cho kết quả khả quan. Trong nghiên cứu đã sử dụng mô hình khí hậu toàn cầu kết hợp khí quyển-đại dương CAM-SOM và mô hình CAM với số liệu điều kiện biên nhiệt độ mặt nước biển và độ phủ băng dự báo c......
Phân vùng và dự báo nguy cơ sạt lở đất trên địa bàn huyện Krông Bông, tỉnh Đắk Lắk trong điều kiện biến đổi khí hậu
Tạp chí Khoa học Đại học Tây Nguyên - Tập 17 Số 59 - 2023
Sạt lở đất là một trong những hiện tượng thiên tai bất thường, đe dọa trực tiếp đến tính mạng, tài sản của người dân, ảnh hưởng lớn đến đời sống, kinh tế của nhiều địa phương, trong đó có huyện Krông Bông, tỉnh Đắk Lắk. Bằng phương pháp tích hợp GIS và AHP, bản đồ phân vùng sạt lở đất huyện Krông Bông đã được xây dựng dựa trên các yếu tố thành phần cơ giới, độ dốc, thành phần thạch học, thảm phủ ......
#Sạt lở đất #GIS #AHP #huyện Krông Bông #Biến đổi khí hậu
Policy and technical considerations for implementing a risk-based approach to international travel in the context of COVID-19: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017
The Lancet - Tập 392 Số 10159 - Trang 1789-1858 - 2021
#80 and over; Adolescent; Adult; Age Distribution; Aged; Author(firstnames="Ala'a"; Author(firstnames="Mu'awiyyah Babale"; Author(firstnames='Abadi Kahsu'; Author(firstnames='Abate Bekele'; Author(firstnames='Abdallah M'; Author(firstnames='Abdu A'; Author(firstnames='Abdulaal'; Author(firstnames='Abdullah A'; Author(firstnames='Abdullah Sulieman'; Author(firstnames='Abdullah T'; Author(firstnames='Abdur Razzaque'; Author(firstnames='Abel Fekadu'; Author(firstnames='Achala Upendra'; Author(firstnames='Achenef Asmamaw'; Author(firstnames='Adauto Martins'; Author(firstnames='Addisu'; Author(firstnames='Adnan'; Author(firstnames='Adrian C'; Author(firstnames='Adrian'; Author(firstnames='Afarin'; Author(firstnames='Afsane'; Author(firstnames='Agus'; Author(firstnames='Ahmad'; Author(firstnames='Ahmadali'; Author(firstnames='Ahmed'; Author(firstnames='Ai'; Author(firstnames='Ajay'; Author(firstnames='Akbar'; Author(firstnames='Akram'; Author(firstnames='Al'; Author(firstnames='Alaa'; Author(firstnames='Alan D'; Author(firstnames='Alberto L'; Author(firstnames='Alberto'; Author(firstnames='Aleksandra'; Author(firstnames='Alessandra C'; Author(firstnames='Alessandra'; Author(firstnames='Alex R'; Author(firstnames='Alex'; Author(firstnames='Alexandra'; Author(firstnames='Alexis J'; Author(firstnames='Ali H'; Author(firstnames='Ali Kazemi'; Author(firstnames='Ali'; Author(firstnames='Aliasghar A'; Author(firstnames='Alireza'; Author(firstnames='Alison B'; Author(firstnames='Aliya'; Author(firstnames='Alize J'; Author(firstnames='Aloke Gopal'; Author(firstnames='Amaha'; Author(firstnames='Aman Yesuf'; Author(firstnames='Amani Nidhal'; Author(firstnames='Amanuel Tesfay'; Author(firstnames='Ambuj'; Author(firstnames='Aminu K'; Author(firstnames='Amir H'; Author(firstnames='Amir'; Author(firstnames='Amira A'; Author(firstnames='Amirhossein'; Author(firstnames='Amit'; Author(firstnames='Amrit'; Author(firstnames='Ana-Laura'; Author(firstnames='Andem'; Author(firstnames='Andre M N'; Author(firstnames='Andre Pascal'; Author(firstnames='Andre R'; Author(firstnames='Andre'; Author(firstnames='Andrea Sylvia'; Author(firstnames='Andrea'; Author(firstnames='Andrew M'; Author(firstnames='Andrew T'; Author(firstnames='Andrey Nikolaevich'; Author(firstnames='André'; Author(firstnames='Andualem'; Author(firstnames='Anh Quynh'; Author(firstnames='Ann Kristin Skrindo'; Author(firstnames='Anna E'; Author(firstnames='Anna'; Author(firstnames='Anoushka I'; Author(firstnames='Anthony D'; Author(firstnames='Antonio Luiz P'; Author(firstnames='Antonio'; Author(firstnames='Anwar'; Author(firstnames='Aparajita'; Author(firstnames='Arash'; Author(firstnames='Ardeshir'; Author(firstnames='Arefeh'; Author(firstnames='Arman'; Author(firstnames='Arundhati R'; Author(firstnames='Arvin'; Author(firstnames='Arya'; Author(firstnames='Ashish'; Author(firstnames='Ashkan'; Author(firstnames='Ashley'; Author(firstnames='Ashraf F'; Author(firstnames='Atte'; Author(firstnames='Aung Soe'; Author(firstnames='Austin'; Author(firstnames='Awoke Temesgen'; Author(firstnames='Ayalew Jejaw'; Author(firstnames='Ayele Geleto'; Author(firstnames='Ayman'; Author(firstnames='Azadeh'; Author(firstnames='Azeem'; Author(firstnames='Azin'; Author(firstnames='Aziz'; Author(firstnames='Azmeraw T'; Author(firstnames='Babak'; Author(firstnames='Bach Xuan'; Author(firstnames='Badr Hasan'; Author(firstnames='Bahram'; Author(firstnames='Bahroom'; Author(firstnames='Barbora'; Author(firstnames='Barthelemy'; Author(firstnames='Bartosz'; Author(firstnames='Basema'; Author(firstnames='Beatriz Paulina'; Author(firstnames='Behzad'; Author(firstnames='Belete'; Author(firstnames='Ben'; Author(firstnames='Benjamin Ballard'; Author(firstnames='Benjamin'; Author(firstnames='Benn'; Author(firstnames='Bernhard T'; Author(firstnames='Binyam'; Author(firstnames='Birkneh Tilahun'; Author(firstnames='Bishal'; Author(firstnames='Bo'; Author(firstnames='Bogdan'; Author(firstnames='Bolajoko Olubukunola'; Author(firstnames='Boris'; Author(firstnames='Brigette F'; Author(firstnames='Brijesh'; Author(firstnames='Bruce B'; Author(firstnames='Bruno F'; Author(firstnames='Bruno Piassi'; Author(firstnames='Bruno Ramos'; Author(firstnames='Bryan L'; Author(firstnames='Burcu'; Author(firstnames='Bárbara Niegia Garcia'; Author(firstnames='Caitlin N'; Author(firstnames='Caitlyn'; Author(firstnames='Caleb Mackay Salpeter'; Author(firstnames='Carl Abelardo T'; Author(firstnames='Carla Sofia E Sá'; Author(firstnames='Carlos A'; Author(firstnames='Caroline A'; Author(firstnames='Catalina Liliana'; Author(firstnames='Catherine O'; Author(firstnames='Chabila Christopher'; Author(firstnames='Chad Thomas'; Author(firstnames='Chandrashekhar T'; Author(firstnames='Chantal K'; Author(firstnames='Charbel'; Author(firstnames='Charles D A'; Author(firstnames='Charles D H'; Author(firstnames='Charles Richard James'; Author(firstnames='Charles Shey'; Author(firstnames='Chie'; Author(firstnames='Cho-Il'; Author(firstnames='Christina'; Author(firstnames='Christopher E'; Author(firstnames='Christopher J L'; Author(firstnames='Christopher M'; Author(firstnames='Chuanhua'; Author(firstnames='Claudiu'; Author(firstnames='Colm'; Author(firstnames='Corine'; Author(firstnames='Cristiana'; Author(firstnames='Cyrus'; Author(firstnames='D Alex'; Author(firstnames='Damian Francesco'; Author(firstnames='Damian G'; Author(firstnames='Dan J'; Author(firstnames='Daniel J'; Author(firstnames='Daniel N'; Author(firstnames='Daniel'; Author(firstnames='David C'; Author(firstnames='David L'; Author(firstnames='David Laith'; Author(firstnames='David M'; Author(firstnames='David Teye'; Author(firstnames='David'; Author(firstnames='Dayane Gabriele Alves'; Author(firstnames='Deborah Carvalho'; Author(firstnames='Deepesh P'; Author(firstnames='Degu'; Author(firstnames='Delia'; Author(firstnames='Denis'; Author(firstnames='Derrick'; Author(firstnames='Desalegn Tadese'; Author(firstnames='Desalegn Tsegaw'; Author(firstnames='Dessalegn H'; Author(firstnames='Devasahayam J'; Author(firstnames='Dhaval P'; Author(firstnames='Dhirendra Narain'; Author(firstnames='Diego'; Author(firstnames='Dietrich'; Author(firstnames='Dilaram'; Author(firstnames='Dillon O'; Author(firstnames='Dina Nur Anggraini'; Author(firstnames='Don C'; Author(firstnames='Donal'; Author(firstnames='Dorairaj'; Author(firstnames='Dragos Virgil'; Author(firstnames='E Murat'; Author(firstnames='E Ray'; Author(firstnames='Ebrahim M'; Author(firstnames='Edson'; Author(firstnames='Eduarda'; Author(firstnames='Eduardo A'; Author(firstnames='Eduardo'; Author(firstnames='Ehsan'; Author(firstnames='Eirini'; Author(firstnames='Ejaz Ahmad'; Author(firstnames='Elaine O'; Author(firstnames='Elena V'; Author(firstnames='Eleonora'; Author(firstnames='Elisabete'; Author(firstnames='Elizabeth A'; Author(firstnames='Elke'; Author(firstnames='Ellen M'; Author(firstnames='Emma'; Author(firstnames='Enayatollah'; Author(firstnames='Engida'; Author(firstnames='Enrico'; Author(firstnames='Erica Leigh N'; Author(firstnames='Erika'; Author(firstnames='Erkin M'; Author(firstnames='Erlyn Rachelle King'; Author(firstnames='Ester'; Author(firstnames='Ettore'; Author(firstnames='Eugène'; Author(firstnames='Eun-Kee'; Author(firstnames='Euripide F G A'; Author(firstnames='Ewerton'; Author(firstnames='Eyal'; Author(firstnames='Eyasu Ejeta'; Author(firstnames='Fabiana'; Author(firstnames='Fabiola'; Author(firstnames='Fakher'; Author(firstnames='Falk'; Author(firstnames='Fares'; Author(firstnames='Farhad'; Author(firstnames='Farid'; Author(firstnames='Faris Hasan'; Author(firstnames='Farnam'; Author(firstnames='Farshad'; Author(firstnames='Farzaneh'; Author(firstnames='Fasil Shiferaw'; Author(firstnames='Fatemeh'; Author(firstnames='Felix Akpojene'; Author(firstnames='Fernando Pio'; Author(firstnames='Ferrán'; Author(firstnames='Filippo'; Author(firstnames='Fiona J'; Author(firstnames='Fiona M'; Author(firstnames='Fitsum'; Author(firstnames='Flavia M'; Author(firstnames='Florian'; Author(firstnames='Foad'; Author(firstnames='Fortune Gbetoho'; Author(firstnames='Fotis'; Author(firstnames='Francesco S'; Author(firstnames='Francisco Rogerlândio'; Author(firstnames='Franz'; Author(firstnames='François'; Author(firstnames='Félix'; Author(firstnames='G Anil'; Author(firstnames='G K'; Author(firstnames='Gabrielle'; Author(firstnames='Gail'; Author(firstnames='Garumma Tolu'; Author(firstnames='Gebre Teklemariam'; Author(firstnames='Gelin'; Author(firstnames='George A'; Author(firstnames='George C'; Author(firstnames='Georgios A'; Author(firstnames='Gessessew Bugssa'; Author(firstnames='Getachew Mullu'; Author(firstnames='Getenet Ayalew'; Author(firstnames='Getnet'; Author(firstnames='Ghobad'; Author(firstnames='Gholamreza'; Author(firstnames='Ghulam'; Author(firstnames='Gina'; Author(firstnames='Giorgia'; Author(firstnames='Giuseppe'; Author(firstnames='Gopalakrishnan'; Author(firstnames='Graeme J'; Author(firstnames='Grant M A'; Author(firstnames='Grant Rodgers'; Author(firstnames='Gregory A'; Author(firstnames='Guoqing'; Author(firstnames='Gurudatta'; Author(firstnames='H Dean'; Author(firstnames='Ha Thu'; Author(firstnames='Habtamu'; Author(firstnames='Hadi'; Author(firstnames='Hae Sung'; Author(firstnames='Haftom Niguse'; Author(firstnames='Hai Quang'; Author(firstnames='Haitham'; Author(firstnames='Hajer'; Author(firstnames='Hamed'; Author(firstnames='Hamid Reza'; Author(firstnames='Hamid Yimam'; Author(firstnames='Hamid'; Author(firstnames='Haniye Sadat'; Author(firstnames='Hanne'; Author(firstnames='Hans W'; Author(firstnames='Harish Chander'; Author(firstnames='Harvey A'; Author(firstnames='Hassan'; Author(firstnames='Hector'; Author(firstnames='Hedayat'; Author(firstnames='Hedyeh'; Author(firstnames='Heidar'; Author(firstnames='Helen Elizabeth'; Author(firstnames='Helena'; Author(firstnames='Hermann'; Author(firstnames='Hesham M'; Author(firstnames='Hilda L'; Author(firstnames='Hmwe Hmwe'; Author(firstnames='Holly E'; Author(firstnames='Hosein'; Author(firstnames='Hossein'; Author(firstnames='Howard J'; Author(firstnames='Hsing-Yi'; Author(firstnames='Hue Thi'; Author(firstnames='Hugh R'; Author(firstnames='Huong Lan Thi'; Author(firstnames='Huong Thanh'; Author(firstnames='Ibrahim A'; Author(firstnames='Ibrahim Abdelmageed'; Author(firstnames='Ibrahim R'; Author(firstnames='Ibrahim'; Author(firstnames='Ibtihel'; Author(firstnames='Ilais'; Author(firstnames='Ilana N'; Author(firstnames='In-Hwan'; Author(firstnames='Inbal'; Author(firstnames='Inbar'; Author(firstnames='Inga Dora'; Author(firstnames='Ione J C'; Author(firstnames='Ionut'; Author(firstnames='Ipsita'; Author(firstnames='Iqbal R F'; Author(firstnames='Ira'; Author(firstnames='Ireneous N'; Author(firstnames='Irfan'; Author(firstnames='Irina'; Author(firstnames='Isabela M'; Author(firstnames='Isidora S'; Author(firstnames='Itamar S'; Author(firstnames='Ivy'; Author(firstnames='Jacek A'; Author(firstnames='Jacek Jerzy'; Author(firstnames='Jack'; Author(firstnames='Jacqueline'; Author(firstnames='Jalal'; Author(firstnames='James G'; Author(firstnames='James'; Author(firstnames='Jan-Walter'; Author(firstnames='Janet L'; Author(firstnames='Janni'; Author(firstnames='Jasvinder A'; Author(firstnames='Jean Jacques'; Author(firstnames='Jee-Young J'; Author(firstnames='Jeffrey A'; Author(firstnames='Jeffrey D'; Author(firstnames='Jeffrey V'; Author(firstnames='Jemal'; Author(firstnames='Joan B'; Author(firstnames='Joana'; Author(firstnames='Joao C'; Author(firstnames='Jobert Richie'; Author(firstnames='Joemer C'; Author(firstnames='Johan'; Author(firstnames='Johanna M'; Author(firstnames='John A'; Author(firstnames='John Everett'; Author(firstnames='John J'; Author(firstnames='John S'; Author(firstnames='Jonah'; Author(firstnames='Jonathan M'; Author(firstnames='Jorge R'; Author(firstnames='Jorge'; Author(firstnames='Jose C'; Author(firstnames='Josef'; Author(firstnames='Josep Maria'; Author(firstnames='Joseph Adel Mattar'; Author(firstnames='Joseph S'; Author(firstnames='Josephine W'; Author(firstnames='Joshua A'; Author(firstnames='Joshua R'; Author(firstnames='Jost B'; Author(firstnames='José'; Author(firstnames='João M'; Author(firstnames='João Pedro'; Author(firstnames='João Vasco'; Author(firstnames='Juan J'; Author(firstnames='Juan'; Author(firstnames='Juanita A'; Author(firstnames='Julian David'; Author(firstnames='Jun'; Author(firstnames='Jung-Chen'; Author(firstnames='Jurgen'; Author(firstnames='Justyna'; Author(firstnames='K Srinath'; Author(firstnames='Kai'; Author(firstnames='Kala M'; Author(firstnames='Kalayu Brhane'; Author(firstnames='Kalkidan Hassen'; Author(firstnames='Kamarul Imran'; Author(firstnames='Kanyin L'; Author(firstnames='Kareha M'; Author(firstnames='Karen'; Author(firstnames='Karzan Abdulmuhsin'; Author(firstnames='Katarzyna'; Author(firstnames='Kate'; Author(firstnames='Katharine J'; Author(firstnames='Katherine E'; Author(firstnames='Katherine R'; Author(firstnames='Kathryn H'; Author(firstnames='Kathryn Mei-Ming'; Author(firstnames='Kavumpurathu Raman'; Author(firstnames='Kawkab'; Author(firstnames='Kazem'; Author(firstnames='Kebede Embaye'; Author(firstnames='Kebede'; Author(firstnames='Kefyalew Addis'; Author(firstnames='Kelly M'; Author(firstnames='Ken Lee'; Author(firstnames='Kenji'; Author(firstnames='Kerrie E'; Author(firstnames='Kewal'; Author(firstnames='Keyghobad'; Author(firstnames='Khalid'; Author(firstnames='Khalil'; Author(firstnames='Khanh Bao'; Author(firstnames='Khurshid'; Author(firstnames='Kia'; Author(firstnames='Kidu Gidey'; Author(firstnames='Kim Moesgaard'; Author(firstnames='Kindie Fentahun'; Author(firstnames='Kingsley N'; Author(firstnames='Kiomars'; Author(firstnames='Klara'; Author(firstnames='Komal'; Author(firstnames='Konrad'; Author(firstnames='Kossivi Agbelenko'; Author(firstnames='Krishna K'; Author(firstnames='Kristopher J'; Author(firstnames='Kunihiro'; Author(firstnames='Kyle J'; Author(firstnames='Laith Jamal'; Author(firstnames='Lalit'; Author(firstnames='Lars Jacob'; Author(firstnames='Laura'; Author(firstnames='Lauren B'; Author(firstnames='Lee-Ling'; Author(firstnames='Leila'; Author(firstnames='Leonardo'; Author(firstnames='Leopold N'; Author(firstnames='Leticia'; Author(firstnames='Lidia'; Author(firstnames='Lijing L'; Author(firstnames='Liliana G'; Author(firstnames='Linh'; Author(firstnames='Long Hoang'; Author(firstnames='Lope H'; Author(firstnames='Lorainne'; Author(firstnames='Lorenzo Giovanni'; Author(firstnames='Lorenzo'; Author(firstnames='Louisa'; Author(firstnames='Luca'; Author(firstnames='Lucero'; Author(firstnames='Luciano A'; Author(firstnames='Luigi'; Author(firstnames='Luisa C'; Author(firstnames='Lydia R'; Author(firstnames='M Ashworth'; Author(firstnames='Maarten J'; Author(firstnames='Maciej'; Author(firstnames='Mahbobeh'; Author(firstnames='Mahdi'; Author(firstnames='Mahesh'; Author(firstnames='Maheswar'; Author(firstnames='Mahfuzar'; Author(firstnames='Mahmood'; Author(firstnames='Mahmoud'; Author(firstnames='Maigeng'; Author(firstnames='Malihe'; Author(firstnames='Mamata'; Author(firstnames='Man Mohan'; Author(firstnames='Manasi'; Author(firstnames='Manfred Mario Kokou'; Author(firstnames='Manisha'; Author(firstnames='Manoj'; Author(firstnames='Manoochehr'; Author(firstnames='Manorama B'; Author(firstnames='Manu Raj'; Author(firstnames='Marcel'; Author(firstnames='Marcello'; Author(firstnames='Marcos Roberto'; Author(firstnames='Marek'; Author(firstnames='Mari'; Author(firstnames='Maria Inês'; Author(firstnames='Mariam'; Author(firstnames='Marilita M'; Author(firstnames='Mario'; Author(firstnames='Marissa Bettay'; Author(firstnames='Marita'; Author(firstnames='Mark A'; Author(firstnames='Mark G'; Author(firstnames='Mark T'; Author(firstnames='Martin'; Author(firstnames='Maryam S'; Author(firstnames='Maryam'; Author(firstnames='Masood Ali'; Author(firstnames='Masoud Masoud'; Author(firstnames='Masoud'; Author(firstnames='Massimo'; Author(firstnames='Mathilde'; Author(firstnames='Mayank'; Author(firstnames='Mayowa Ojo'; Author(firstnames='Maysaa'; Author(firstnames='Maziar'; Author(firstnames='Meaza Girma'; Author(firstnames='Mebrahtu'; Author(firstnames='Meenakshi'; Author(firstnames='Megan'; Author(firstnames='Megbaru Debalkie'; Author(firstnames='Meghdad'; Author(firstnames='Mehdi'; Author(firstnames='Mehedi'; Author(firstnames='Mehran'; Author(firstnames='Melvin B'; Author(firstnames='Merhawi Gebremedhin'; Author(firstnames='Mesfin Tadese'; Author(firstnames='Mete'; Author(firstnames='Meysam'; Author(firstnames='Michael A'; Author(firstnames='Michael H'; Author(firstnames='Michael K'; Author(firstnames='Michael R'; Author(firstnames='Michael'; Author(firstnames='Michele'; Author(firstnames='Michelle L'; Author(firstnames='Michelle Marie'; Author(firstnames='Miguel A'; Author(firstnames='Miguel'; Author(firstnames='Mihaela'; Author(firstnames='Mihajlo'; Author(firstnames='Mika'; Author(firstnames='Mikk'; Author(firstnames='Milena M'; Author(firstnames='Miloud Taki Eddine'; Author(firstnames='Miltiadis K'; Author(firstnames='Mina G'; Author(firstnames='Mina'; Author(firstnames='Minh'; Author(firstnames='Mircea'; Author(firstnames='Miriam'; Author(firstnames='Misgan Legesse'; Author(firstnames='Modhurima'; Author(firstnames='Mohamad-Hani'; Author(firstnames='Mohamed M L'; Author(firstnames='Mohamed'; Author(firstnames='Mohammad Ali'; Author(firstnames='Mohammad Hifz Ur'; Author(firstnames='Mohammad Hossein'; Author(firstnames='Mohammad Reza'; Author(firstnames='Mohammad Sadegh'; Author(firstnames='Mohammad'; Author(firstnames='Mohammadbagher'; Author(firstnames='Mohammed A'; Author(firstnames='Mohsen'; Author(firstnames='Mojde'; Author(firstnames='Molly R'; Author(firstnames='Monica'; Author(firstnames='Monika'; Author(firstnames='Morgan E'; Author(firstnames='Morsaleh'; Author(firstnames='Morteza Abdullatif'; Author(firstnames='Morteza'; Author(firstnames='Moslem'; Author(firstnames='Mostafa'; Author(firstnames='Mousa'; Author(firstnames='Muhammad Ali'; Author(firstnames='Muhammad Aziz'; Author(firstnames='Muhammad Shahdaat'; Author(firstnames='Muhammad Shahzeb'; Author(firstnames='Muhammad Shariq'; Author(firstnames='Muhammed'; Author(firstnames='Muktar Beshir'; Author(firstnames='Mulugeta'; Author(firstnames='Mustafa Geleto'; Author(firstnames='Mustafa Z'; Author(firstnames='Muthiah'; Author(firstnames='Nader'; Author(firstnames='Nadia'; Author(firstnames='Nafis'; Author(firstnames='Nahid'; Author(firstnames='Nahla Hamed'; Author(firstnames='Nam Ba'; Author(firstnames='Nancy'; Author(firstnames='Naohiro'; Author(firstnames='Narayan Bahadur'; Author(firstnames='Narayana Sarma Venkata'; Author(firstnames='Narayanaswamy'; Author(firstnames='Narges'; Author(firstnames='Narinder Pal'; Author(firstnames='Naser Mohammad Gholi'; Author(firstnames='Nasir'; Author(firstnames='Nataliya A'; Author(firstnames='Neal D'; Author(firstnames='Neeraj'; Author(firstnames='Neil'; Author(firstnames='Nelson'; Author(firstnames='Netsanet'; Author(firstnames='Nicholas J K'; Author(firstnames='Nicholas J'; Author(firstnames='Nickolas'; Author(firstnames='Nicola'; Author(firstnames='Nigus'; Author(firstnames='Nihal'; Author(firstnames='Nikhil'; Author(firstnames='Nikolaos'; Author(firstnames='Nima'; Author(firstnames='Nitish'; Author(firstnames='Niveen M E'; Author(firstnames='Nizal'; Author(firstnames='Nomonde'; Author(firstnames='Nooshin'; Author(firstnames='Norberto'; Author(firstnames='Norito'; Author(firstnames='Noushin'; Author(firstnames='Nuno'; Author(firstnames='Oladimeji M'; Author(firstnames='Olalekan A'; Author(firstnames='Olanrewaju'; Author(firstnames='Olatunde'; Author(firstnames='Olatunji O'; Author(firstnames='Olayinka Stephen'; Author(firstnames='Ole F'; Author(firstnames='Oleguer'; Author(firstnames='Olifan Zewdie'; Author(firstnames='Oliver J'; Author(firstnames='Omar'; Author(firstnames='Oumer Sada'; Author(firstnames='Pallab K'; Author(firstnames='Palwasha'; Author(firstnames='Pankaj'; Author(firstnames='Panniyammakal'; Author(firstnames='Paolo Angelo'; Author(firstnames='Paramjit Singh'; Author(firstnames='Parvaiz A'; Author(firstnames='Pascual R'; Author(firstnames='Patrick John'; Author(firstnames='Paul H'; Author(firstnames='Paul I'; Author(firstnames='Paul Svitil'; Author(firstnames='Paul'; Author(firstnames='Paula'; Author(firstnames='Pauline'; Author(firstnames='Paulo A'; Author(firstnames='Pawan'; Author(firstnames='Payman'; Author(firstnames='Pedro R'; Author(firstnames='Peggy Pei-Chia'; Author(firstnames='Peilin'; Author(firstnames='Perminder S'; Author(firstnames='Peter J'; Author(firstnames='Peter Njenga'; Author(firstnames='Peter S'; Author(firstnames='Peter T N'; Author(firstnames='Peter W'; Author(firstnames='Peter'; Author(firstnames='Philimon N'; Author(firstnames='Philip B'; Author(firstnames='Prabhat'; Author(firstnames='Prakash C'; Author(firstnames='Praveen'; Author(firstnames='Puja C'; Author(firstnames='Quyen G'; Author(firstnames='Rachel L'; Author(firstnames='Rachelle'; Author(firstnames='Rafael M'; Author(firstnames='Rafael'; Author(firstnames='Rahman'; Author(firstnames='Rahul'; Author(firstnames='Raimundas'; Author(firstnames='Rajaa M'; Author(firstnames='Rajat'; Author(firstnames='Rajeev'; Author(firstnames='Rajendra'; Author(firstnames='Rajesh Kumar'; Author(firstnames='Rajesh'; Author(firstnames='Rajiv'; Author(firstnames='Rakesh'; Author(firstnames='Rakhi'; Author(firstnames='Rana Jawad'; Author(firstnames='Randah R'; Author(firstnames='Rannveig'; Author(firstnames='Rasmus'; Author(firstnames='Ratilal'; Author(firstnames='Ravi Prakash'; Author(firstnames='Ravi'; Author(firstnames='Reed J D'; Author(firstnames='Reinhard'; Author(firstnames='Reza'; Author(firstnames='Ricard'; Author(firstnames='Richard'; Author(firstnames='Rizwan Suliankatchi'; Author(firstnames='Rizwan'; Author(firstnames='Robert C'; Author(firstnames='Robert G'; Author(firstnames='Robert P'; Author(firstnames='Robert S'; Author(firstnames='Roderick J'; Author(firstnames='Roman'; Author(firstnames='Ronan A'; Author(firstnames='Rosana'; Author(firstnames='Rosario'; Author(firstnames='Roya'; Author(firstnames='Rupert'; Author(firstnames='Ruth W'; Author(firstnames='Ruxandra Irina'; Author(firstnames='Sachin R'; Author(firstnames='Sadaf G'; Author(firstnames='Sadaf'; Author(firstnames='Saeid'; Author(firstnames='Sahar'; Author(firstnames='Sajjad Ur'; Author(firstnames='Salman'; Author(firstnames='Samath Dhamminda'; Author(firstnames='Sameer Vali'; Author(firstnames='Samer'; Author(firstnames='Samir S'; Author(firstnames='Sanghamitra'; Author(firstnames='Sanjay'; Author(firstnames='Santos'; Author(firstnames='Santosh Kumar'; Author(firstnames='Santosh'; Author(firstnames='Sare'; Author(firstnames='Sargis Aghasi'; Author(firstnames='Satar'; Author(firstnames='Satinath'; Author(firstnames='Seana'; Author(firstnames='Segen Gebremeskel'; Author(firstnames='Seid Tiku'; Author(firstnames='Selina'; Author(firstnames='Semaw F'; Author(firstnames='Seok-Jun'; Author(firstnames='Serge'; Author(firstnames='Sergey Konstantinovitch'; Author(firstnames='Seyed Hossein'; Author(firstnames='Seyed M'; Author(firstnames='Seyed Moayed'; Author(firstnames='Seyed Mostafa'; Author(firstnames='Seyed Sina Naghibi'; Author(firstnames='Seyed-Mohammad'; Author(firstnames='Seyedmojtaba'; Author(firstnames='Seyyed Meysam'; Author(firstnames='Shadrach'; Author(firstnames='Shafiu'; Author(firstnames='Shahabeddin'; Author(firstnames='Shahrzad'; Author(firstnames='Shane Douglas'; Author(firstnames='Shanshan'; Author(firstnames='Shanti'; Author(firstnames='Sharareh'; Author(firstnames='Sheetal D'; Author(firstnames='Sheikh Mohammed Shariful'; Author(firstnames='Shirin'; Author(firstnames='Shishay Wahdey'; Author(firstnames='Shiwei'; Author(firstnames='Shoshana H'; Author(firstnames='Shouling'; Author(firstnames='Shuhei'; Author(firstnames='Si'; Author(firstnames='Simon I'; Author(firstnames='Simon'; Author(firstnames='Simona'; Author(firstnames='Sivadasanpillai'; Author(firstnames='Snehal T'; Author(firstnames='Soewarta'; Author(firstnames='Sofia'; Author(firstnames='Soheil'; Author(firstnames='Soheila'; Author(firstnames='Sojib Bin'; Author(firstnames='Sok King'; Author(firstnames='Solomon M'; Author(firstnames='Son Hoang'; Author(firstnames='Sonali'; Author(firstnames='Songhomitra'; Author(firstnames='Sonia'; Author(firstnames='Soraya'; Author(firstnames='Sorin'; Author(firstnames='Soufiane'; Author(firstnames='Soumyadeep'; Author(firstnames='Sousan'; Author(firstnames='Srinivas'; Author(firstnames='Srinivasa Vittal'; Author(firstnames='Stanislav S'; Author(firstnames='Stefan'; Author(firstnames='Stein Emil'; Author(firstnames='Stephen G'; Author(firstnames='Stephen R'; Author(firstnames='Stephen S'; Author(firstnames='Subas'; Author(firstnames='Subhojit'; Author(firstnames='Sudhir Kumar'; Author(firstnames='Sundeep Santosh'; Author(firstnames='Suraj'; Author(firstnames='Suresh Banayya'; Author(firstnames='Sutapa'; Author(firstnames='Suzanne Lyn'; Author(firstnames='Suzanne'; Author(firstnames='Svetlana'; Author(firstnames='Swayam'; Author(firstnames='Syed Mohamed'; Author(firstnames='T Eoin'; Author(firstnames='Tahiya'; Author(firstnames='Tahvi D'; Author(firstnames='Takeshi'; Author(firstnames='Talha A'; Author(firstnames='Tamirat Tesfaye'; Author(firstnames='Tanuj'; Author(firstnames='Tanush'; Author(firstnames='Taren M'; Author(firstnames='Tariq J'; Author(firstnames='Tea'; Author(firstnames='Ted R'; Author(firstnames='Tekleberhan B'; Author(firstnames='Teklu Gebrehiwo'; Author(firstnames='Tesfa'; Author(firstnames='Tesfaye Dessale'; Author(firstnames='Theo'; Author(firstnames='Thomas Clement'; Author(firstnames='Thomas'; Author(firstnames='Tiffany K'; Author(firstnames='Tigist Gashaw'; Author(firstnames='Tilayie Feto'; Author(firstnames='Till Winfried'; Author(firstnames='Tim C D'; Author(firstnames='Tim Robert'; Author(firstnames='Timothy J'; Author(firstnames='Tina'; Author(firstnames='Tinuke O'; Author(firstnames='Tissa'; Author(firstnames='Tivani Phosa'; Author(firstnames='Tomasz'; Author(firstnames='Tomi'; Author(firstnames='Tomislav'; Author(firstnames='Tommi Juhani'; Author(firstnames='Tomohide'; Author(firstnames='Traolach'; Author(firstnames='Treh'; Author(firstnames='Tufa'; Author(firstnames='Tuomo J'; Author(firstnames='Ulrich Otto'; Author(firstnames='Usha'; Author(firstnames='Usman'; Author(firstnames='V'; Author(firstnames='Vafa'; Author(firstnames='Vahid'; Author(firstnames='Valery L'; Author(firstnames='Van C'; Author(firstnames='Varshil'; Author(firstnames='Vasily'; Author(firstnames='Ver'; Author(firstnames='Vesna'; Author(firstnames='Victor'; Author(firstnames='Vijay Kumar'; Author(firstnames='Vinay'; Author(firstnames='Virendra'; Author(firstnames='Vishnupriya Rao'; Author(firstnames='Vivekanand'; Author(firstnames='Vladimir'; Author(firstnames='Wagner'; Author(firstnames='Walid'; Author(firstnames='Walter'; Author(firstnames='William M'; Author(firstnames='Winfried'; Author(firstnames='Yafeng'; Author(firstnames='Yahya'; Author(firstnames='Yannick'; Author(firstnames='Yasin Jemal'; Author(firstnames='Yasir'; Author(firstnames='Yaw Ampem'; Author(firstnames='Yazan'; Author(firstnames='Yichong'; Author(firstnames='Yihalem Abebe'; Author(firstnames='Yilma Chisha Dea'; Author(firstnames='Yingying'; Author(firstnames='Yohannes'; Author(firstnames='Yoshan'; Author(firstnames='Yoshihiro'; Author(firstnames='Young-Eun'; Author(firstnames='Young-Ho'; Author(firstnames='Yousef Saleh'; Author(firstnames='Yu'; Author(firstnames='Yuan-Pang'; Author(firstnames='Yuantao'; Author(firstnames='Yuichiro'; Author(firstnames='Yuming'; Author(firstnames='Yun Jin'; Author(firstnames='Yun-Chun'; Author(firstnames='Zahid A'; Author(firstnames='Zegeye'; Author(firstnames='Zerihun Menlkalew'; Author(firstnames='Zerihun'; Author(firstnames='Zheng'; Author(firstnames='Ziad A'; Author(firstnames='Ziad'; Author(firstnames='Zikria'; Author(firstnames='Ziyad'; Author(firstnames='Zohreh'; Author(firstnames='Zoubida'; Author(firstnames='Zubair'; Author(firstnames='Zulfiqar A'; Bayes Theorem; COVID-19 pandemic; Causality; Child; CollabAuthor(name='GBD 2017 Disease and Injury Inc; Cross-Sectional Studies; Disabled Persons; Disabled Persons / statistics & numerical data*; Extramural; Female; GABA; Global Burden of Disease; Global Burden of Disease / statistics & numerical; Global Burden of Disease / trends*; Global Health; Global Health / statistics & numerical data; Global Health / trends; Health Care Surveys; Hepatitis A; Humans; Incidence; India; Infant; Infant Mortality; Life Expectancy; Life Expectancy*; MEDLINE; Male; Middle Aged; Morbidity; Morbidity / trends*; N.I.H.; NCBI; NIH; NLM; NMDA receptor; National Center for Biotechnology Information; National Institutes of Health; National Library of Medicine; Newborn; Non-P.H.S.; Non-U.S. Gov't; PMC6227754; Patient Satisfaction; Preschool; Prevalence; PubMed Abstract; Quality of Health Care; Research Support; Sex Distribution; Socioeconomic Factors; U.S. Gov't; Wilson’s disease; Wounds and Injuries; Wounds and Injuries / epidemiology*; Wounds and Injuries / mortality; Young Adult; affs=[]; affs=[]); anxiety; bone regeneration; cartilage; chelator; chondrocyte; copper; depression; doi:10.1016/S0140-6736(18)32279-7; epidemiology; equal_contrib=False); equal_contrib=False)]; exosomes; hemochromatosis; initials='A'; initials='AA'; initials='AB'; initials='AC'; initials='AD'; initials='AE'; initials='AF'; initials='AG'; initials='AH'; initials='AI'; initials='AJ'; initials='AK'; initials='AKS'; initials='AL'; initials='ALP'; initials='AM'; initials='AMN'; initials='AN'; initials='AP'; initials='AQ'; initials='AR'; initials='AS'; initials='AT'; initials='AU'; initials='AY'; initials='B'; initials='BB'; initials='BF'; initials='BH'; initials='BL'; initials='BNG'; initials='BO'; initials='BP'; initials='BR'; initials='BT'; initials='BX'; initials='C'; initials='CA'; initials='CAT'; initials='CC'; initials='CDA'; initials='CDH'; initials='CE'; initials='CI'; initials='CJL'; initials='CK'; initials='CL'; initials='CM'; initials='CMS'; initials='CN'; initials='CO'; initials='CRJ'; initials='CS'; initials='CSES'; initials='CT'; initials='D'; initials='DA'; initials='DC'; initials='DF'; initials='DG'; initials='DGA'; initials='DH'; initials='DJ'; initials='DL'; initials='DM'; initials='DN'; initials='DNA'; initials='DO'; initials='DP'; initials='DT'; initials='DV'; initials='E'; initials='EA'; initials='EE'; initials='EFGA'; initials='EK'; initials='ELN'; initials='EM'; initials='EO'; initials='ER'; initials='ERK'; initials='EV'; initials='F'; initials='FA'; initials='FG'; initials='FH'; initials='FJ'; initials='FM'; initials='FP'; initials='FR'; initials='FS'; initials='G'; initials='GA'; initials='GB'; initials='GC'; initials='GJ'; initials='GK'; initials='GM'; initials='GMA'; initials='GR'; initials='GT'; initials='H'; initials='HA'; initials='HC'; initials='HD'; initials='HE'; initials='HH'; initials='HJ'; initials='HL'; initials='HLT'; initials='HM'; initials='HN'; initials='HQ'; initials='HR'; initials='HS'; initials='HT'; initials='HW'; initials='HY'; initials='I'; initials='IA'; initials='ID'; initials='IH'; initials='IJC'; initials='IM'; initials='IN'; initials='IR'; initials='IRF'; initials='IS'; initials='J'; initials='JA'; initials='JAM'; initials='JB'; initials='JC'; initials='JD'; initials='JE'; initials='JG'; initials='JJ'; initials='JL'; initials='JM'; initials='JP'; initials='JR'; initials='JS'; initials='JV'; initials='JW'; initials='K'; initials='KA'; initials='KB'; initials='KE'; initials='KF'; initials='KG'; initials='KH'; initials='KI'; initials='KJ'; initials='KK'; initials='KL'; initials='KM'; initials='KN'; initials='KR'; initials='KS'; initials='L'; initials='LA'; initials='LB'; initials='LC'; initials='LG'; initials='LH'; initials='LJ'; initials='LL'; initials='LN'; initials='LR'; initials='M'; initials='MA'; initials='MB'; initials='MD'; initials='ME'; initials='MG'; initials='MH'; initials='MHU'; initials='MI'; initials='MJ'; initials='MK'; initials='ML'; initials='MM'; initials='MMK'; initials='MML'; initials='MO'; initials='MR'; initials='MS'; initials='MT'; initials='MTE'; initials='MZ'; initials='N'; initials='NA'; initials='NB'; initials='ND'; initials='NH'; initials='NJ'; initials='NJK'; initials='NME'; initials='NMG'; initials='NP'; initials='NSV'; initials='O'; initials='OA'; initials='OF'; initials='OJ'; initials='OM'; initials='OO'; initials='OS'; initials='OZ'; initials='P'; initials='PA'; initials='PB'; initials='PC'; initials='PH'; initials='PI'; initials='PJ'; initials='PK'; initials='PN'; initials='PP'; initials='PR'; initials='PS'; initials='PTN'; initials='PW'; initials='QG'; initials='R'; initials='RA'; initials='RC'; initials='RG'; initials='RI'; initials='RJ'; initials='RJD'; initials='RK'; initials='RL'; initials='RM'; initials='RP'; initials='RR'; initials='RS'; initials='RW'; initials='S'; initials='SA'; initials='SB'; initials='SD'; initials='SE'; initials='SF'; initials='SG'; initials='SH'; initials='SI'; initials='SJ'; initials='SK'; initials='SL'; initials='SM'; initials='SMS'; initials='SR'; initials='SS'; initials='SSN'; initials='ST'; initials='SU'; initials='SV'; initials='SW'; initials='T'; initials='TA'; initials='TB'; initials='TC'; initials='TCD'; initials='TD'; initials='TE'; initials='TF'; initials='TG'; initials='TJ'; initials='TK'; initials='TM'; initials='TO'; initials='TP'; initials='TR'; initials='TT'; initials='TW'; initials='U'; initials='UO'; initials='V'; initials='VC'; initials='VK'; initials='VL'; initials='VR'; initials='W'; initials='WM'; initials='Y'; initials='YA'; initials='YC'; initials='YCD'; initials='YE'; initials='YH'; initials='YJ'; initials='YP'; initials='YS'; initials='Z'; initials='ZA'; initials='ZM'; investigators=[Author(firstnames='Spencer L'; iron; is_editor=False; ketamine; lastname='Abate'; lastname='Abay'; lastname='Abbafati'; lastname='Abbasi'; lastname='Abbastabar'; lastname='Abd-Allah'; lastname='Abdela'; lastname='Abdelalim'; lastname='Abdollahpour'; lastname='Abdulkader'; lastname='Abebe'; lastname='Abera'; lastname='Abil'; lastname='Abraha'; lastname='Abu-Raddad'; lastname='Abu-Rmeileh'; lastname='Accrombessi'; lastname='Acharya'; lastname='Ackerman'; lastname='Adamu'; lastname='Adebayo'; lastname='Adekanmbi'; lastname='Adetokunboh'; lastname='Adib'; lastname='Adsuar'; lastname='Afanvi'; lastname='Afarideh'; lastname='Afshin'; lastname='Agarwal'; lastname='Agesa'; lastname='Aggarwal'; lastname='Aghayan'; lastname='Agrawal'; lastname='Ahmadi'; lastname='Ahmadieh'; lastname='Ahmed'; lastname='Aichour'; lastname='Akinyemiju'; lastname='Akseer'; lastname='Al-Aly'; lastname='Al-Eyadhy'; lastname='Al-Mekhlafi'; lastname='Al-Raddadi'; lastname='Alahdab'; lastname='Alam'; lastname='Alashi'; lastname='Alavian'; lastname='Alene'; lastname='Alijanzadeh'; lastname='Alizadeh-Navaei'; lastname='Aljunid'; lastname='Alkerwi'; lastname='Alla'; lastname='Allebeck'; lastname='Alouani'; lastname='Altirkawi'; lastname='Alvis-Guzman'; lastname='Amare'; lastname='Aminde'; lastname='Ammar'; lastname='Amoako'; lastname='Anber'; lastname='Andrei'; lastname='Androudi'; lastname='Animut'; lastname='Anjomshoa'; lastname='Ansha'; lastname='Antonio'; lastname='Anwari'; lastname='Arabloo'; lastname='Arauz'; lastname='Aremu'; lastname='Ariani'; lastname='Armoon'; lastname='Arora'; lastname='Artaman'; lastname='Aryal'; lastname='Asayesh'; lastname='Asghar'; lastname='Ataro'; lastname='Atre'; lastname='Ausloos'; lastname='Avila-Burgos'; lastname='Avokpaho'; lastname='Awasthi'; lastname='Ayala Quintanilla'; lastname='Ayer'; lastname='Azzopardi'; lastname='Babazadeh'; lastname='Badali'; lastname='Badawi'; lastname='Bali'; lastname='Ballesteros'; lastname='Ballew'; lastname='Banach'; lastname='Banoub'; lastname='Banstola'; lastname='Barac'; lastname='Barboza'; lastname='Barker-Collo'; lastname='Barrero'; lastname='Baune'; lastname='Bazargan-Hejazi'; lastname='Bedi'; lastname='Beghi'; lastname='Behzadifar'; lastname='Belachew'; lastname='Belay'; lastname='Bell'; lastname='Bello'; lastname='Bensenor'; lastname='Bernabe'; lastname='Bernstein'; lastname='Beuran'; lastname='Beyranvand'; lastname='Bhala'; lastname='Bhattarai'; lastname='Bhaumik'; lastname='Bhutta'; lastname='Biadgo'; lastname='Bijani'; lastname='Bikbov'; lastname='Bilano'; lastname='Bililign'; lastname='Bin Sayeed'; lastname='Bisanzio'; lastname='Blacker'; lastname='Blyth'; lastname='Bou-Orm'; lastname='Boufous'; lastname='Bourne'; lastname='Brady'; lastname='Brainin'; lastname='Brant'; lastname='Brazinova'; lastname='Breitborde'; lastname='Brenner'; lastname='Briant'; lastname='Briggs'; lastname='Briko'; lastname='Britton'; lastname='Brugha'; lastname='Buchbinder'; lastname='Busse'; lastname='Butt'; lastname='Bärnighausen'; lastname='Béjot'; lastname='Cahuana-Hurtado'; lastname='Cano'; lastname='Carrero'; lastname='Carter'; lastname='Carvalho'; lastname='Castañeda-Orjuela'; lastname='Castillo Rivas'; lastname='Castro'; lastname='Catalá-López'; lastname='Cercy'; lastname='Cerin'; lastname='Chaiah'; lastname='Chang'; lastname='Charlson'; lastname='Chattopadhyay'; lastname='Chattu'; lastname='Chaturvedi'; lastname='Chiang'; lastname='Chin'; lastname='Chitheer'; lastname='Choi'; lastname='Chowdhury'; lastname='Christensen'; lastname='Christopher'; lastname='Cicuttini'; lastname='Ciobanu'; lastname='Cirillo'; lastname='Claro'; lastname='Collado-Mateo'; lastname='Cooper'; lastname='Coresh'; lastname='Cortesi'; lastname='Cortinovis'; lastname='Costa'; lastname='Cousin'; lastname='Criqui'; lastname='Cromwell'; lastname='Cross'; lastname='Crump'; lastname='Cárdenas'; lastname='Dadi'; lastname='Dandona'; lastname='Dargan'; lastname='Daryani'; lastname='Das Gupta'; lastname='Das Neves'; lastname='Dasa'; lastname='Davey'; lastname='Davis'; lastname='Davitoiu'; lastname='De Courten'; lastname='De La Hoz'; lastname='De Leo'; lastname='De Neve'; lastname='Degefa'; lastname='Degenhardt'; lastname='Deiparine'; lastname='Dellavalle'; lastname='Demoz'; lastname='Deribe'; lastname='Dervenis'; lastname='Des Jarlais'; lastname='Dessie'; lastname='Dey'; lastname='Dharmaratne'; lastname='Dinberu'; lastname='Dirac'; lastname='Djalalinia'; lastname='Doan'; lastname='Dokova'; lastname='Doku'; lastname='Dorsey'; lastname='Doyle'; lastname='Driscoll'; lastname='Dubey'; lastname='Dubljanin'; lastname='Duken'; lastname='Duncan'; lastname='Duraes'; lastname='Ebrahimi'; lastname='Ebrahimpour'; lastname='Echko'; lastname='Edvardsson'; lastname='Effiong'; lastname='Ehrlich'; lastname='El Bcheraoui'; lastname='El Sayed Zaki'; lastname='El-Khatib'; lastname='Elkout'; lastname='Elyazar'; lastname='Enayati'; lastname='Endries'; lastname='Er'; lastname='Erskine'; lastname='Eshrati'; lastname='Eskandarieh'; lastname='Esteghamati'; lastname='Fakhim'; lastname='Fallah Omrani'; lastname='Faramarzi'; lastname='Fareed'; lastname='Farhadi'; lastname='Farid'; lastname='Farinha'; lastname='Farioli'; lastname='Faro'; lastname='Farvid'; lastname='Farzadfar'; lastname='Feigin'; lastname='Fentahun'; lastname='Fereshtehnejad'; lastname='Fernandes'; lastname='Ferrari'; lastname='Feyissa'; lastname='Filip'; lastname='Fischer'; lastname='Fitzmaurice'; lastname='Foigt'; lastname='Foreman'; lastname='Fox'; lastname='Frank'; lastname='Fukumoto'; lastname='Fullman'; lastname='Furtado'; lastname='Futran'; lastname='Fürst'; lastname='Gall'; lastname='Ganji'; lastname='Gankpe'; lastname='Garcia-Basteiro'; lastname='Gardner'; lastname='Gebre'; lastname='Gebremedhin'; lastname='Gebremichael'; lastname='Gelano'; lastname='Geleijnse'; lastname='Genova-Maleras'; lastname='Geramo'; lastname='Gething'; lastname='Gezae'; lastname='Ghadiri'; lastname='Ghasemi Falavarjani'; lastname='Ghasemi-Kasman'; lastname='Ghimire'; lastname='Ghosh'; lastname='Ghoshal'; lastname='Giampaoli'; lastname='Gill'; lastname='Ginawi'; lastname='Giussani'; lastname='Gnedovskaya'; lastname='Goldberg'; lastname='Goli'; lastname='Gona'; lastname='Gopalani'; lastname='Gorman'; lastname='Goulart'; lastname='Grada'; lastname='Grams'; lastname='Grosso'; lastname='Gugnani'; lastname='Guo'; lastname='Gupta'; lastname='Gyawali'; lastname='Gómez-Dantés'; lastname='Haagsma'; lastname='Hachinski'; lastname='Hafezi-Nejad'; lastname='Haghparast Bidgoli'; lastname='Hagos'; lastname='Hailu'; lastname='Haj-Mirzaian'; lastname='Hamadeh'; lastname='Hamidi'; lastname='Handal'; lastname='Hankey'; lastname='Hao'; lastname='Harb'; lastname='Harikrishnan'; lastname='Haro'; lastname='Hasan'; lastname='Hassankhani'; lastname='Hassen'; lastname='Havmoeller'; lastname='Hawley'; lastname='Hay'; lastname='Hedayatizadeh-Omran'; lastname='Heibati'; lastname='Hendrie'; lastname='Henok'; lastname='Herteliu'; lastname='Heydarpour'; lastname='Hibstu'; lastname='Hoang'; lastname='Hoek'; lastname='Hoffman'; lastname='Hole'; lastname='Homaie Rad'; lastname='Hoogar'; lastname='Hosgood'; lastname='Hosseini'; lastname='Hosseinzadeh'; lastname='Hostiuc'; lastname='Hotez'; lastname='Hoy'; lastname='Hsairi'; lastname='Htet'; lastname='Hu'; lastname='Huang'; lastname='Huynh'; lastname='Iburg'; lastname='Ikeda'; lastname='Ileanu'; lastname='Ilesanmi'; lastname='Iqbal'; lastname='Irvani'; lastname='Irvine'; lastname='Islam'; lastname='Islami'; lastname='Jacobsen'; lastname='Jahangiry'; lastname='Jahanmehr'; lastname='Jain'; lastname='Jakovljevic'; lastname='James'; lastname='Javanbakht'; lastname='Jayatilleke'; lastname='Jeemon'; lastname='Jha'; lastname='Ji'; lastname='Johnson'; lastname='Jonas'; lastname='Jozwiak'; lastname='Jungari'; lastname='Jürisson'; lastname='Kabir'; lastname='Kadel'; lastname='Kahsay'; lastname='Kalani'; lastname='Kanchan'; lastname='Karami Matin'; lastname='Karami'; lastname='Karch'; lastname='Karema'; lastname='Karimi'; lastname='Karyani'; lastname='Kasaeian'; lastname='Kassa'; lastname='Kassebaum'; lastname='Katikireddi'; lastname='Kawakami'; lastname='Keighobadi'; lastname='Keiyoro'; lastname='Kemmer'; lastname='Kemp'; lastname='Kengne'; lastname='Keren'; lastname='Khader'; lastname='Khafaei'; lastname='Khafaie'; lastname='Khajavi'; lastname='Khalil'; lastname='Khan'; lastname='Khang'; lastname='Khazaei'; lastname='Khoja'; lastname='Khosravi'; lastname='Kiadaliri'; lastname='Kiirithio'; lastname='Kim'; lastname='Kimokoti'; lastname='Kinfu'; lastname='Kisa'; lastname='Kissimova-Skarbek'; lastname='Kivimäki'; lastname='Knudsen'; lastname='Kocarnik'; lastname='Kochhar'; lastname='Kokubo'; lastname='Kolola'; lastname='Kopec'; lastname='Kosen'; lastname='Kotsakis'; lastname='Koul'; lastname='Koyanagi'; lastname='Kravchenko'; lastname='Krishan'; lastname='Krohn'; lastname='Kuate Defo'; lastname='Kucuk Bicer'; lastname='Kumar'; lastname='Kyu'; lastname='Lad'; lastname='Lafranconi'; lastname='Lalloo'; lastname='Lallukka'; lastname='Lami'; lastname='Lansingh'; lastname='Latifi'; lastname='Lau'; lastname='Lazarus'; lastname='Leasher'; lastname='Ledesma'; lastname='Lee'; lastname='Leigh'; lastname='Leung'; lastname='Levi'; lastname='Lewycka'; lastname='Li'; lastname='Liao'; lastname='Liben'; lastname='Lim'; lastname='Liu'; lastname='Lodha'; lastname='Looker'; lastname='Lopez'; lastname='Lorkowski'; lastname='Lotufo'; lastname='Low'; lastname='Lozano'; lastname='Lucas'; lastname='Lucchesi'; lastname='Lunevicius'; lastname='Lyons'; lastname='Ma'; lastname='Macarayan'; lastname='Mackay'; lastname='Madotto'; lastname='Magdy Abd El Razek'; lastname='Maghavani'; lastname='Mahotra'; lastname='Mai'; lastname='Majdan'; lastname='Majdzadeh'; lastname='Majeed'; lastname='Malekzadeh'; lastname='Malta'; lastname='Mamun'; lastname='Manda'; lastname='Manguerra'; lastname='Manhertz'; lastname='Mansournia'; lastname='Mantovani'; lastname='Mapoma'; lastname='Maravilla'; lastname='Marcenes'; lastname='Marks'; lastname='Martins-Melo'; lastname='Martopullo'; lastname='Marzan'; lastname='Mashamba-Thompson'; lastname='Massenburg'; lastname='Mathur'; lastname='Matsushita'; lastname='Maulik'; lastname='Mazidi'; lastname='McAlinden'; lastname='McGrath'; lastname='McKee'; lastname='Mehndiratta'; lastname='Mehrotra'; lastname='Mehta'; lastname='Mejia-Rodriguez'; lastname='Mekonen'; lastname='Melese'; lastname='Melku'; lastname='Meltzer'; lastname='Memiah'; lastname='Memish'; lastname='Mendoza'; lastname='Mengistu'; lastname='Mensah'; lastname='Mereta'; lastname='Meretoja'; lastname='Mestrovic'; lastname='Mezerji'; lastname='Miazgowski'; lastname='Millear'; lastname='Miller'; lastname='Miltz'; lastname='Mini'; lastname='Mirarefin'; lastname='Mirrakhimov'; lastname='Misganaw'; lastname='Mitchell'; lastname='Mitiku'; lastname='Moazen'; lastname='Mohajer'; lastname='Mohammad'; lastname='Mohammadifard'; lastname='Mohammadnia-Afrouzi'; lastname='Mohammed'; lastname='Mohebi'; lastname='Moitra'; lastname='Mokdad'; lastname='Molokhia'; lastname='Monasta'; lastname='Moodley'; lastname='Moosazadeh'; lastname='Moradi'; lastname='Moradi-Lakeh'; lastname='Moradinazar'; lastname='Moraga'; lastname='Morawska'; lastname='Moreno Velásquez'; lastname='Morgado-Da-Costa'; lastname='Morrison'; lastname='Moschos'; lastname='Mousavi'; lastname='Mruts'; lastname='Muche'; lastname='Muchie'; lastname='Mueller'; lastname='Muhammed'; lastname='Mukhopadhyay'; lastname='Muller'; lastname='Mumford'; lastname='Murhekar'; lastname='Murray'; lastname='Musa'; lastname='Mustafa'; lastname='März'; lastname='Nabhan'; lastname='Nagata'; lastname='Naghavi'; lastname='Naheed'; lastname='Nahvijou'; lastname='Naik'; lastname='Najafi'; lastname='Naldi'; lastname='Nam'; lastname='Nangia'; lastname='Nansseu'; lastname='Nascimento'; lastname='Natarajan'; lastname='Neamati'; lastname='Negoi'; lastname='Neupane'; lastname='Newton'; lastname='Ngunjiri'; lastname='Nguyen'; lastname='Nichols'; lastname='Ningrum'; lastname='Nixon'; lastname='Nolutshungu'; lastname='Nomura'; lastname='Norheim'; lastname='Noroozi'; lastname='Norrving'; lastname='Noubiap'; lastname='Nouri'; lastname='Nourollahpour Shiadeh'; lastname='Nowroozi'; lastname='Nsoesie'; lastname='Nyasulu'; lastname='Odell'; lastname='Ofori-Asenso'; lastname='Ogbo'; lastname='Oh'; lastname='Oladimeji'; lastname='Olagunju'; lastname='Olivares'; lastname='Olsen'; lastname='Olusanya'; lastname='Ong'; lastname='Oren'; lastname='Ortiz'; lastname='Ota'; lastname='Otstavnov'; lastname='Owolabi'; lastname='P A'; lastname='Pacella'; lastname='Pakpour'; lastname='Pana'; lastname='Panda-Jonas'; lastname='Parisi'; lastname='Park'; lastname='Parry'; lastname='Patel'; lastname='Pati'; lastname='Patil'; lastname='Patle'; lastname='Patton'; lastname='Paturi'; lastname='Paulson'; lastname='Pearce'; lastname='Pereira'; lastname='Perico'; lastname='Pesudovs'; lastname='Pham'; lastname='Phillips'; lastname='Pigott'; lastname='Pillay'; lastname='Piradov'; lastname='Pirsaheb'; lastname='Pishgar'; lastname='Plana-Ripoll'; lastname='Plass'; lastname='Polinder'; lastname='Popova'; lastname='Postma'; lastname='Pourshams'; lastname='Poustchi'; lastname='Prabhakaran'; lastname='Prakash'; lastname='Purcell'; lastname='Purwar'; lastname='Qorbani'; lastname='Quistberg'; lastname='Radfar'; lastname='Rafay'; lastname='Rafiei'; lastname='Rahim'; lastname='Rahimi'; lastname='Rahimi-Movaghar'; lastname='Rahman'; lastname='Rai'; lastname='Rajati'; lastname='Ram'; lastname='Ranjan'; lastname='Ranta'; lastname='Rao'; lastname='Rawaf'; lastname='Reddy'; lastname='Reiner'; lastname='Reinig'; lastname='Reitsma'; lastname='Remuzzi'; lastname='Renzaho'; lastname='Resnikoff'; lastname='Rezaei'; lastname='Rezai'; lastname='Ribeiro'; lastname='Robinson'; lastname='Roever'; lastname='Ronfani'; lastname='Roshandel'; lastname='Rostami'; lastname='Roth'; lastname='Roy'; lastname='Rubagotti'; lastname='Sachdev'; lastname='Sadat'; lastname='Saddik'; lastname='Sadeghi'; lastname='Saeedi Moghaddam'; lastname='Safari'; lastname='Safari-Faramani'; lastname='Safdarian'; lastname='Safi'; lastname='Safiri'; lastname='Sagar'; lastname='Sahebkar'; lastname='Sahraian'; lastname='Sajadi'; lastname='Salam'; lastname='Salama'; lastname='Salamati'; lastname='Saleem'; lastname='Salimi'; lastname='Salomon'; lastname='Salvi'; lastname='Salz'; lastname='Samy'; lastname='Sanabria'; lastname='Sang'; lastname='Santomauro'; lastname='Santos'; lastname='Santric Milicevic'; lastname='Sao Jose'; lastname='Sardana'; lastname='Sarker'; lastname='Sarrafzadegan'; lastname='Sartorius'; lastname='Sarvi'; lastname='Sathian'; lastname='Satpathy'; lastname='Sawant'; lastname='Sawhney'; lastname='Saxena'; lastname='Saylan'; lastname='Schaeffner'; lastname='Schmidt'; lastname='Schneider'; lastname='Schwebel'; lastname='Schwendicke'; lastname='Schöttker'; lastname='Scott'; lastname='Sekerija'; lastname='Sepanlou'; lastname='Serván-Mori'; lastname='Seyedmousavi'; lastname='Shabaninejad'; lastname='Shafieesabet'; lastname='Shahbazi'; lastname='Shaheen'; lastname='Shaikh'; lastname='Shams-Beyranvand'; lastname='Shamsi'; lastname='Shamsizadeh'; lastname='Sharafi'; lastname='Sharif'; lastname='Sharif-Alhoseini'; lastname='Sharma'; lastname='She'; lastname='Sheikh'; lastname='Shi'; lastname='Shibuya'; lastname='Shigematsu'; lastname='Shiri'; lastname='Shirkoohi'; lastname='Shishani'; lastname='Shiue'; lastname='Shokraneh'; lastname='Shoman'; lastname='Shrime'; lastname='Si'; lastname='Siabani'; lastname='Siddiqi'; lastname='Sigfusdottir'; lastname='Sigurvinsdottir'; lastname='Silva'; lastname='Silveira'; lastname='Singam'; lastname='Singh'; lastname='Sinha'; lastname='Skiadaresi'; lastname='Slepak'; lastname='Sliwa'; lastname='Smith'; lastname='Soares Filho'; lastname='Sobaih'; lastname='Sobhani'; lastname='Sobngwi'; lastname='Soneji'; lastname='Soofi'; lastname='Soosaraei'; lastname='Sorensen'; lastname='Soriano'; lastname='Soyiri'; lastname='Sposato'; lastname='Sreeramareddy'; lastname='Srinivasan'; lastname='Stanaway'; lastname='Stein'; lastname='Steiner'; lastname='Stokes'; lastname='Stovner'; lastname='Subart'; lastname='Sudaryanto'; lastname='Sufiyan'; lastname='Sunguya'; lastname='Sur'; lastname='Sutradhar'; lastname='Sykes'; lastname='Sylte'; lastname='Tabarés-Seisdedos'; lastname='Tadakamadla'; lastname='Tadesse'; lastname='Tandon'; lastname='Tassew'; lastname='Tavakkoli'; lastname='Taveira'; lastname='Taylor'; lastname='Tehrani-Banihashemi'; lastname='Tekalign'; lastname='Tekelemedhin'; lastname='Tekle'; lastname='Temesgen'; lastname='Temsah'; lastname='Terkawi'; lastname='Teweldemedhin'; lastname='Thankappan'; lastname='Thomas'; lastname='Tilahun'; lastname='To'; lastname='Tonelli'; lastname='Topor-Madry'; lastname='Topouzis'; lastname='Torre'; lastname='Tortajada-Girbés'; lastname='Touvier'; lastname='Tovani-Palone'; lastname='Towbin'; lastname='Tran'; lastname='Troeger'; lastname='Truelsen'; lastname='Tsilimbaris'; lastname='Tsoi'; lastname='Tudor Car'; lastname='Tuzcu'; lastname='Ukwaja'; lastname='Ullah'; lastname='Undurraga'; lastname='Unutzer'; lastname='Updike'; lastname='Usman'; lastname='Uthman'; lastname='Vaduganathan'; lastname='Vaezi'; lastname='Valdez'; lastname='Varughese'; lastname='Vasankari'; lastname='Venketasubramanian'; lastname='Villafaina'; lastname='Violante'; lastname='Vladimirov'; lastname='Vlassov'; lastname='Vollset'; lastname='Vos'; lastname='Vosoughi'; lastname='Vujcic'; lastname='Wagnew'; lastname='Waheed'; lastname='Waller'; lastname='Wang'; lastname='Weiderpass'; lastname='Weintraub'; lastname='Weiss'; lastname='Weldegebreal'; lastname='Weldegwergs'; lastname='Werdecker'; lastname='West'; lastname='Whiteford'; lastname='Widecka'; lastname='Wijeratne'; lastname='Wilner'; lastname='Wilson'; lastname='Winkler'; lastname='Wiyeh'; lastname='Wiysonge'; lastname='Wolfe'; lastname='Woolf'; lastname='Wu'; lastname='Wyper'; lastname='Xavier'; lastname='Xu'; lastname='Yadgir'; lastname='Yadollahpour'; lastname='Yahyazadeh Jabbari'; lastname='Yamada'; lastname='Yan'; lastname='Yano'; lastname='Yaseri'; lastname='Yasin'; lastname='Yeshaneh'; lastname='Yimer'; lastname='Yip'; lastname='Yisma'; lastname='Yonemoto'; lastname='Yoon'; lastname='Yotebieng'; lastname='Younis'; lastname='Yousefifard'; lastname='Yu'; lastname='Zadnik'; lastname='Zaidi'; lastname='Zaman'; lastname='Zamani'; lastname='Zare'; lastname='Zeleke'; lastname='Zenebe'; lastname='Zhang'; lastname='Zhao'; lastname='Zhou'; lastname='Zodpey'; lastname='Zucker'; lastname='Ärnlöv'; lastname='Øverland'; microRNA; mortality; neurodegeneration; osteoarthritis; outbreak; periodontal regeneration; pmid:30496104; polymer; polymeric scaffolds; polymers; pulp regeneration; regenerative medicine; risk groups; salivary gland regeneration; sinus augmentation; statistics & numerical data; suffix=None; tissue engineering; transmission; trends; vaccination strategy; whole tooth regeneration
Viện Nhiệt đới môi trường ứng dụng khoa học và công nghệ trong bảo vệ môi trường, ứng phó biến đổi khí hậu khu vực Đồng bằng sông Cửu Long
Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự - Số VITTEP - Trang 5-8 - 2022
Bài tổng quan
Các trường đại học thể dục thể thao cần tăng cường giáo dục bảo vệ môi trường và thích ứng với biến đổi khí hậu
Tạp chí Khoa học Đào tạo & Huấn luyện thể thao - Số Đặc biệt - Trang 10 - 2020
Dự đoán thay đổi trong khí hậu vật lý của vùng Vịnh và vùng Caribe Dịch bởi AI
Climatic Change - Tập 112 - Trang 819-845 - 2011
Khi khí hậu toàn cầu ấm lên do sự gia tăng của khí nhà kính, khí hậu khu vực của Vịnh Mexico và vùng Caribe cũng sẽ thay đổi. Nghiên cứu này trình bày các ước lượng mới nhất về những thay đổi dự kiến trong nhiệt độ, lượng mưa, hoạt động bão nhiệt đới và mực nước biển. Những thay đổi về nhiệt độ và lượng mưa được rút ra từ các mô phỏng mô hình khí hậu được sản xuất cho Báo cáo Đánh giá lần thứ tư c......
#khí hậu #biến đổi khí hậu #mô hình khí hậu #dự đoán khí hậu #nhiệt độ #lượng mưa #bão nhiệt đới #mực nước biển
Tổng số: 39
- 1
- 2
- 3
- 4