Integrated epidemiologic simulation for person to person contagion through urban mobility within GIS
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, advances in Health Geography, Geographical Epidemiology and Public Health Informatics have led to an extensive use of Geographic Information Systems (GIS) to study a variety of public health issues. Considering infectious disease outbreaks, time becomes a critical factor and Public Health officers require tools to support rapid decision making. In this context, GIS technology presents some limits. Mainly, the study of communicable diseases requires the development of complicated spatial-temporal models which is often time and effort consuming. In addition, this type of dynamic analysis is hard to realize by means of the GIS functionalities commonly available. Addressing such limits, we present in this paper a new GIS-based spatial-temporal simulation approach and software to support public health decision making in the context of communicable diseases. Our approach stands out by the integrative perspective and the explicit spatial aspect that it offers. On the one hand, it fully integrates epidemiological, mobility and GIS-data models at an aggregate population level in order to support public health decision making. This is made possible because our approach is built on data automatically processed from transportation surveys that are widely available, at least in North America and Europe. Our approach is thus simple and can be promptly put into use. On the other hand, our approach particularly aims at supporting decision makers with respect to "spatialized" intervention policies. Mainly, it allows for the assessment of different public intervention actions in different spatial locations of the studied area and the evaluation of their effects on the disease spatial evolution and distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».