Insights into the dynamics of SARS-CoV-2 pandemicvia Shannon-Fisher causality plane
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper performs a systematic investigation into the temporal evolution of severe acute respiratory disease coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pandemic considering 15 diverse countries. Based on the foundations of Information Theory, we apply the Shannon-Fisher causality plane (SFCP), to map the dynamics behavior inherent to SARS-CoV-2 and their respective locations along the (SFCP). Our results show that this dynamics varies widely along the SFCP from the lower-right region, characterized by high entropy and low degree of reliability in relation to the information extracted from the analyzed data set to the top-right region, characterized by the less entropic and high degree of reliability in relation to the information extracted from the analyzed data set. It reveals that we have three different groups of countries in controlling the SARS-CoV-2 pandemic. A country that was proactive in implementing measures such as social distancing, quarantine, orders to stay at home, testing symptomatic and asymptomatic loads and hygienic measures to limit the impacts of SARS-Cov-2 (China) and that today is clearly in the decay phase with the number of cases tending to zero and is no longer in a pandemic situation (efficient). Moderately proactive countries, ie, implemented measures only when the spread of SARS-Cov-2 was already reaching the country (France, Germany, United Kingdom, Spain, Sweden, Italy, Ireland, USA, Austria, and Canada) (moderately efficient) and the reactive countries, which took a long time to implement the measures and/or the infection came later and as a result are not managing to reduce the number of daily cases of SARS-CoV-2 (Russia, Iran, Brazil, and India) (inefficient) and are the new epicenters of the SARS-COV-2 pandemic. Besides, we applied the Bandt Pompe permutation entropy (H) and the Fisher Information (F) to obtain the rank of the most efficient countries to the fight against the SARS-CoV-2. To the best of our knowledge, no researches have been ranking the most proactive countries in the fight against the SARS-CoV-2 dissemination. We truly believe that the empirical results showed in this research draws new perspectives that can collaborate in the formulation of more efficient healthy public policies to combat SARS-CoV-2 spread.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».