The Silence of Canadian Cities: The Seismology Impact of the Covid19 Lockdown
Notice bibliographique
Résumé
On 11 March 2020, the World Health Organization (WHO) declared Coronavirus disease (COVID-19) as a pandemic. The announcement had a cascading effect as countries around the world rushed to declare various states of emergencies. Canada was no exception. All Canadian provinces and territories implemented some health emergency measures to check the spread of COVID-19. This provided an opportunity to study the changes in seismic vibrations registered by the land-based seismic stations before, during, and after the lockdown. I analyzed continuous seismic data for 6 Canadian cities: Calgary (Alberta), Edmonton (Alberta), Montreal (Quebec), Ottawa (Ontario), Toronto (Ontario), and Yellowknife (Northwest Territories). These cities represent the wide geographical spread of Canada. The source of data for the study was seismic stations run by the Canadian National Seismograph Network (CNSN). Data available freely on the Incorporated Research Institutions for Seismology (IRIS) website was used. Python and ObsPy were used to load and convert raw data into Probabilistic Power Spectral Densities (PPSDs). The seismic vibrations in the PPSDs that fell between 0.1 HZ and 20 HZ were extracted and averaged for every two weeks period to determine the trend of seismic vibrations. The lockdown had an impact on seismic vibrations in almost all the cities I analyzed. Except for Ottawa, the seismic vibrations decreased between 14% - 44% with the biggest decrease in Yellowknife in the Northwest Territories. In the 3 densely packed cities of the population over 1 million - Toronto, Montreal, and Calgary, the seismic vibrations dropped by over 30%. In the case of Ottawa, the seismic vibrations increased by 8%. As not all seismic stations were equally close to the cities, they were not equally sensitive to changes in human activities. Furthermore, while lockdown happened in all the cities selected for the study, the strictness enforced and the participation of people in the lockdown varied. Many cities extended the lockdown without any change while others extended the lockdown with a loosening of restrictions. All these differences induced variations in the study. Finally, a comprehensive online training module was created using Jupyter notebooks to allow researchers to analyse lockdown data from other seismic stations.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».