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Enregistrement W2065075114 · doi:10.1097/01.ede.0000181633.80269.4c

Dynamically Modeling SARS and Other Newly Emerging Respiratory Illnesses

2005· review· en· W2065075114 sur OpenAlexaff
Chris T. Bauch, James O. Lloyd‐Smith, Megan Coffee, Alison P. Galvani

Notice bibliographique

RevueEpidemiology · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakQuarantineTransmission (telecommunications)EpidemiologyCoronavirusPopulationMedicineIntensive care medicinePandemicEnvironmental healthComputer scienceVirologyInfectious disease (medical specialty)DiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence and rapid global spread of the severe acute respiratory syndrome (SARS) coronavirus in 2002-2003 prompted efforts by modelers to characterize SARS epidemiology and inform control policies. We overview and discuss models for emerging infectious diseases (EIDs), provide a critical survey of SARS modeling literature, and discuss promising future directions for research. We reconcile discrepancies between published estimates of the basic reproductive number R0 for SARS (a crucial epidemiologic parameter), discuss insights regarding SARS control measures that have emerged uniquely from a modeling approach, and argue that high priorities for future modeling of SARS and similar respiratory EIDs should include informing quarantine policy and better understanding the impact of population heterogeneity on transmission patterns.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,589
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,047 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations254
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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