Statistical Analyses of the Public Health and Economic Performance of Nordic Countries in Response to the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To compare trends and undertake statistical analyses of differences in public health performance (confirmed cases and fatalities) of Nordic countries; Denmark, Finland, Norway and Sweden, and New Zealand, in response to the COVID-19 pandemic. Methods Per capita trends in total cases and per capita fatalities were analysed and difference-in-difference statistical tests undertaken to assess whether differences in stringency of mandated social distancing (SD) measures, testing rates and border closures explain cross-country differences. Results Sweden is a statistical outlier, relative to its Nordic neighbours, for both per capita cases and per capita fatalities associated with COVID-19 but not in terms of the reduction in economic growth. Sweden’s public health differences, compared to its Nordic neigbours, are partially explained by differences in terms of international border closures and the level of stringency of SD measures (including testing) implemented from early March to June 2020. Conclusions We find that: one, early imposition of full international travel restrictions combined with high levels of government-mandated stringency of SD reduced the per capita cases and per capita fatalities associated with COVID-19 in 2020 in the selected countries and, two, in Nordic countries, less stringent government-mandated SD is not associated with higher quarterly economic growth.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».