SARS-CoV-2 Transmission in Alberta, British Columbia, and Ontario, Canada, January 1-July 6, 2020
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To investigate COVID-19 epidemiology in Alberta, British Columbia and Ontario, Canada. Methods We calculated the incidence rate ratio (January 1—July 6, 2020) between the 3 provinces, and estimated time-varying reproduction number, R t , starting from March 1, using EpiEstim package in R. Results Using British Columbia as a reference, the incidence rate ratios in Alberta and Ontario are 3.1 and 4.3 among females, and 3.4 and 4.0 among males. In Ontario, R t fluctuated ~1 in March, reached values >1 in early and mid-April, then dropped <1 in late April and early May. R t rose to ~1 in mid-May and then remained <1 from late May through early July. In British Columbia, R t dropped <1 in early April, but it increased towards the end of April. R t <1 in May while it fluctuated around 1.0 in June and early July. In Alberta, R t > 1 in March; R t dropped in early April and rose again in late April. In much of May, R t <1, but R t increases in early June and fluctuates ~1 since mid-June. Conclusions R t wavering around 1.0 indicated that three provinces of Canada have managed to achieve limited onward transmission of SARS-CoV-2 as of early July 2020.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».