Institutional origins of COVID-19 public health protective policy response (PPI) data set v. 1.2 - regional U.S. and Canada
Notice bibliographique
Résumé
This is an original dataset of stringency of public health policy measures that were adopted in response to COVID-19 worldwide by governments at different levels January 24 and April 30 2020. The national file includes daily national level aggregates for 64 countries. The regional file includes daily sub-national level aggregates for Canada and the USA. To measure COVID-19 mitigation policy responses, we gathered data on policies that national and subnational policymakers adopted within fifteen public health categories: state of emergency, self-isolation and quarantine, border closures, limits on social gatherings, school closings, closure of entertainment venues, closure of restaurants, closure of non-essential businesses, closure of government offices, work from home requirements, lockdowns and curfews, public transportation closures, and mandatory wearing of PPE. We identify and code national and subnational public health policies for each subnational unit in 64 countries (subnational aggregates are presently published of USA and Canada only), including countries in North America, Central America, South America, Europe, the Middle East, and Asia. We rely primarily on government resources, press releases, and news sources, dating policies based on first announcement. Note that between and within the policy categories, there is variation on stringency, with some policy adoptions being more stringent than others (i.e. self-isolation versus lockdowns, partial school closings versus full school closings). To this end, we weighed more stringent policies in each category in the index more heavily. Based on coded public health policy responses to COVID-19, we calculate the Public Health Protective Policy Indices (PPI): Regional PPI for each subnational unit on each day; National PPI for a country on each day, based on national level policies; and Total PPI for each subnational unit on each day. The Total PPI reflects the strictest between the national and subnational policies adopted within each category for that unit for that day. The indices are scaled to range between 0 and 1. The Average Total PPI for each country-day is computed by weighing the different units’ Total PPI values by the units’ population shares. The indices apply solely to the measurable subnational and national public-health COVID-19 mitigation policy responses.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».