Patterns of the COVID-19 pandemic spread around the world: exponential versus power laws
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We have analysed the COVID-19 epidemic data of more than 174 countries (excluding China) in the period between 22 January and 28 March 2020. We found that some countries (such as the USA, the UK and Canada) follow an exponential epidemic growth, while others (like Italy and several other European countries) show a power law like growth. Regardless of the best fitting law, many countries can be shown to follow a common trajectory that is similar to Italy (the epicentre at the time of analysis), but with varying degrees of delay. We found that countries with 'younger' epidemics, i.e. countries where the epidemic started more recently, tend to exhibit more exponential like behaviour, while countries that were closer behind Italy tend to follow a power law growth. We hypothesize that there is a universal growth pattern of this infection that starts off as exponential and subsequently becomes more power law like. Although it cannot be excluded that this growth pattern is a consequence of social distancing measures, an alternative explanation is that it is an intrinsic epidemic growth law, dictated by a spatially distributed community structure, where the growth in individual highly mixed communities is exponential but the longer term, local geographical spread (in the absence of global mixing) results in a power law. This is supported by computer simulations of a metapopulation model that gives rise to predictions about the growth dynamics that are consistent with correlations found in the epidemiological data. Therefore, seeing a deviation from straight exponential growth may be a natural progression of the epidemic in each country. On the practical side, this indicates that (i) even in the absence of strict social distancing interventions, exponential growth is not an accurate predictor of longer term infection spread, and (ii) a deviation from exponential spread and a reduction of estimated doubling times do not necessarily indicate successful interventions, which are instead indicated by a transition to a reduced power or by a deviation from power law behaviour.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle