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Enregistrement W2262537984 · doi:10.7202/1032848ar

Applications of Agent-Based Modelling Techniques to Studies of Historical Epidemics: The 1918 Flu in Newfoundland and Labrador

2015· article· en· W2262537984 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jessica Dimka, Carolyn Orbann, Lisa Sattenspiel

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Historical Association · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCounterfactual thinkingArgument (complex analysis)PandemicVariety (cybernetics)Public healthClosure (psychology)GeographyGenealogyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Regional sciencePublic relationsSociologyHistoryPolitical scienceMedicinePsychologyComputer scienceSocial psychologyInfectious disease (medical specialty)Law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is twofold. First, the study addresses questions related to the spread and impact of the 1918 influenza pandemic in a small Newfoundland community, focusing on the role of large social institutions including an orphanage, school, and churches. Records indicate, for example, that residents of the orphanage in St. Anthony, our study community, experienced an increased risk of infection at different times during the epidemic than did members of the general community. Further, archival sources show that a variety of public health measures including closure of public gathering spaces were implemented throughout Newfoundland, but evidence suggests that the success of these measures varied. Second, this paper presents an argument for the important role computer simulation models can play in historical research, which is demonstrated using results from simulations focusing on social, demographic, and cultural factors, including behaviours and interactions of community residents. These examples highlight how modelling techniques can be used in historical research to address gaps in archival sources and help direct future research paths, and to test counterfactual scenarios to identify important factors influencing observed outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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