A Spatio‐Temporal Analysis of the Environmental Correlates of COVID‐19 Incidence in Spain
Notice bibliographique
Résumé
The novel SARS-CoV2 has disrupted health systems and the economy, and public health interventions to slow its spread have been costly. How and when to ease restrictions to movement hinges in part on whether SARS-CoV2 will display seasonality due to variations in temperature, humidity, and hours of sunshine. Here, we address this question by means of a spatio-temporal analysis in Spain of the incidence of COVID-19, the disease caused by the virus. Use of spatial Seemingly Unrelated Regressions (SUR) allows us to model the incidence of reported cases of the disease per 100,000 population as an interregional contagion process, in addition to a function of temperature, humidity, and sunshine. In the analysis we also control for GDP per capita, percentage of older adults in the population, population density, and presence of mass transit systems. The results support the hypothesis that incidence of the disease is lower at higher temperatures and higher levels of humidity. Sunshine, in contrast, displays a positive association with incidence of the disease. Our control variables also yield interesting insights. Higher incidence is associated with higher GDP per capita and presence of mass transit systems in the province; in contrast, population density and percentage of older adults display negative associations with incidence of COVID-19.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».