COVID-19 Down Under: Australia’s Initial Pandemic Experience
Notice bibliographique
Résumé
The following case study aims to provide a broad overview of the initial Australian epidemiological situation of the novel coronavirus disease (COVID-19) pandemic. We provide a case presentation of Australia's current demographic characteristics and an overview of their health care system. The data we present on Australia's COVID-19 situation pertain to the initial wave of the pandemic from January through to 20 April 2020. The results of our study indicate the number of reported COVID-19 cases in Australia reduced, and Australia initially managed to successfully flatten the curve-from an initial doubling time of 3.4 days at the end of March 2020 to a doubling time of 112 days as of 20 April 2020. Using SEIR mathematical modelling, we investigate a scenario assuming infections increase once mitigation measures are lifted. In this case, Australia could experience over 15,000 confirmed cases by the end of April 2020. How Australia's government, health authorities and citizens adjust to preventative measures to reduce the risk of transmission as well as the risk of overburdening Australia's health care system is crucial. Our study presents the initial non-pharmaceutical intervention measures undertaken by the Australian health authorities in efforts to mitigate the rate of infection, and their observed and predicted outcomes. Finally, we conclude our study by presenting the observed and expected economic, social, and political disruptions Australians may endure as a result of the initial phase of the pandemic.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».