MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2968499159 · doi:10.1109/cibcb.2019.8791445

Pandemic: A Graph Evolution Story

2019· article· en· W2968499159 sur OpenAlexafffund
Michael P. Dubé, Sheridan Houghten, Daniel Ashlock

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueComplex Network Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of GuelphBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceGraphPandemicTheoretical computer scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Data scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Graph Evolution Tool (GET)was built to generate personal contact networks representing who can infect whom within a community. The tool is expanded in order to permit an infection scheme which divides the community into different districts, thus permitting within-district and between-district infections. The evolutionary algorithm comprising GET is expanded upon to simulate communities which include 512 individuals in up to eight districts, initially infecting one person in one district and spreading through a community. The overall goal is to generate communities that will maximize the length of an epidemic. The problem associated with adequately exploring the numerous parameters accompanying evolutionary algorithms is addressed using a point packing and insight from previous work. The Susceptible-Infected-Removed (SIR)model of infection was chosen as it provides a sufficient balance of simplicity and complexity for the problem.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,233 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetComplex Network Analysis TechniquesTravaux en français237 207