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重点围绕优秀人才团队配置科技资源，推动科学家、数学家、工程师在一起共同开展研究。推行评审专家责任机制，强化小同行评审，应用目标导向类基础研究评审须增加应用和产业专家。

坚持基础研究整体性思维，把握基础研究与应用研究日趋一体化的发展趋势，注重解决实际问题，以应用研究带动基础研究，加强重大科学目标导向、应用目标导向的基础研究项目部署，重点解决产业发展和生产实践中的共性基础问题，为国家重大技术创新提供支撑。如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，须保留本网站注明的来源，并自负版权等法律责任。新形势下进一步加强基础研究，要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，尊重科学发展规律，突出目标导向，支持自由探索，优化总体布局，深化体制机制改革，创新支持方式，营造创新环境，提升原始创新能力，努力攀登世界科学高峰，为创新型国家和世界科技强国建设提供强大支撑。一、优化基础研究总体布局 1. 加强基础研究统筹布局。制定基础研究20212035年的总体规划。

引导企业面向长远发展和竞争力提升前瞻部署基础研究。认真落实《关于扩大高校和科研院所科研相关自主权的若干意见》，支持高校和科研院所围绕重要方向，自主组织开展基础研究。他们将接触者的年龄组和性别、接触类型、接触者是否曾到湖北/武汉旅行作为回归协变量。

正常工作日期间的接触模式，但移除了在学校的接触。所谓的R0，即指在没有外力介入、所有人都没有免疫力的情况下，一个感染者把疾病传染给其他个体的平均数。中国疫情逐渐平息之际，美国、西班牙、意大利等国的形势仍旧严峻。相比之下，疫情暴发期间，实行严格的社会距离政策之后，上述特征大部分消失，基本只剩下家庭内部的接触。

研究还发现，0-14岁的儿童比15-64岁的成年人更不容易受到SARS-CoV-2感染，而相比之下65岁以上的人更容易受到感染。相比之下，65岁及以上的老年人感染的风险高于15-64岁的成年人[OR=1.47 (95%CI： 1.12-1.92)]。

这使得了SARS-CoV-2传播的急剧减少。颜色亮度表示接触的数量。研究团队同时提出，设计针对COVID-19的长期控制的目标策略将特别重要，包括基于学校和工作的控制策略，以及大规模检测和接触者追踪。在上海的参与者则被要求完成与在武汉使用的相同的问卷，但只需要报告在疫情暴发期间的接触者。

疫情期间城市流动性下降，家庭内部接触为主要社会接触模式 为了评估与COVID-19干预有关的年龄混合模式的变化，研究团队在两个城市进行了接触调查：疫情暴发中心武汉，和中国东南部最大、人口最密集的城市上海。值得注意的是，在武汉和上海实施严格的社会距离措施时，并没有完全消除工作场所的接触，因为一些基本而重要的工作仍需继续。如此大的内部流动性下降和疫情期间大部分接触发生在家庭内部的结果是一致的。在这些电话调查中，接触被定义为两种方式，一种是面对面交谈，另一种是例如握手等直接的身体接触。

这些发现也符合城市内流动数据的趋势，在1月初至2月初之间，上海城市流动性下降了86.9%，武汉下降了74.5%。在武汉COVID-19疫情的早期阶段，即实施干预措施之前，R0值估计为2.0-3.5。

武汉的参与者需要完成一份问卷，描述他们在两个不同时间的接触行为：第一、2019年12月24日至2019年12月30日之间的一个正常工作日，即武汉市卫健委正式公布疫情之前（用作基线）。研究团队指出，目前这是一个有争议的话题，其中原因包括关于无症状病例年龄分布的信息很少。

取连续两代病例的平均时间间隔为5.1天。假设疫情不受控制（没有干预措施、出行限制，或自发群体配合）,即R0范围在2-3，研究估计在疫情暴发一年后，平均感染发病率为53%-92%，武汉和上海之间差异较小。在此分析中，研究团队将基线期的R0值范围扩展到1-4。深圳疾控中心等团队当时的研究认为，对新冠病毒的易感性并没有随着年龄的增长而改变。他们认为，或许最重要的是，实施严格生硬的封锁策略在经济上和心理上都极具较大影响，从长远来看，更有针对性地阻断传播是更好的选择。作者：贺梨萍 来源：澎湃新闻 发布时间：2020/5/1 9:04:21 选择字号：小 中 大 复旦新冠研究登上科学杂志：各年龄易感性如何？停课效果如何 为阻止新冠肺炎（COVID-19）的传播，中国采取了大量的非药物干预措施。

该矩阵的每个单元格代表一个特定年龄组的个体与其他个体的接触的平均数量，按年龄组分层。在分析基线期也就是疫情暴发之前的时候，武汉和上海呈现出的社会接触模式均表现为典型的年龄混合接触特征。

限制学校接触对疫情传播的影响。疫情若不控制，一年后平均感染发病率为53%-92% 研究团队随后探讨他们的数据如何为COVID-19提供防控策略。

研究共分析了武汉636名参与者报告的1245名接触者，以及上海557名参与者报告的1296名接触者。这项研究评估了干预措施对R0的影响，并使用下一代矩阵的方法来量化R0的变化。

这项研究的建模表明，完全假期接触模式可以阻断基线R0在1.5以内的传播 (图3、A和C) ，正常工作日移除学校接触的模式可以阻断基线R0在1.2以内的传播。此外，为了说明年龄混合接触模式对疫情动态的影响，他们开发了一个简单的SARS-CoV-2传播模型SIR。学校关闭不足以完全预防疫情暴发，长远来看应更有针对性地阻断传播 接下来，研究团队使用该模型来估计提前大规模学校关闭的影响。本次疫情期间，上海有不少武汉输入病例和本地传播病例。

他们发现，对SARS-CoV-2感染的易感性随年龄增加而增加。武汉（A）和上海（D）的基线期接触矩阵（只适用于普通工作日）。

研究认为，总的来说，仅靠学校关闭政策不足以完全预防COVID-19暴发，但它可以影响疫情传播动态，从而缓解医院负荷。研究认为，总的来说，疫情期间的接触主要发生在家庭成员之间（武汉94.1%，上海78.5%）。

研究得出，在执行社会距离疏远政策期间，武汉和上海两地平均每天的接触均减少了80%左右，大部分的互动仅限于家庭。然而，学校放假期间的接触模式表明，仍有一部分孩子参加额外的教育活动，这并不少见。

他们试图为更具有针对性的长期防控策略提供科学依据。基于上海的数据，研究考虑了两种不同的接触模式：完全假期期间接触模式。作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，请与我们接洽。在模型中,人口分为三个流行病学类别：易感、感染和移除者（恢复或死去的人）。

在武汉，每个参与者的平均每日接触人数显著减少，从基线期的14.6人减少到疫情暴发期的2.0人其中，中国科学院大学经调整后的贡献份额增加了242%，凸显了该校在过去4年发表的高质量科研成果有显著增加。

该榜单追踪2015至2019年各机构高质量科研产出的增长情况。例如，一篇论文有十个作者，则每位作者的得分为0.1。

2019年贡献份额居前十的机构包括：中国科学院、哈佛大学、德国马普学会、法国国家科研中心、美国斯坦福大学、美国麻省理工学院、德国亥姆霍兹国家研究中心联合会、中国科学技术大学、英国牛津大学和北京大学。哈佛是学科排名跨度最大的机构之一 其生命科学位居第1位，而化学居第33位。