Relative Concentrations and Diffusion of COVID-19 across the United States in 2020
Notice bibliographique
Résumé
Les auteurs étudient la propagation de la COVID-19 (maladie à coronavirus 2019) en termes de cas et de décès dans l’ensemble des États-Unis, à l’aide des données relatives aux comtés à différents niveaux de comparaison. Ils utilisent l’indice de Hoover et l’indice de différentiel géographique pour analyser l’évolution de la concentration de COVID-19 à l’échelle des grandes zones économiques ( city systems), de mai 2020 à décembre 2020. Les auteurs cartographient également l’indice du différentiel géographique (DG) des différents comtés afin de montrer la distribution des cas de COVID-19 et des décès qui lui sont attribuables dans les comtés par rapport aux moyennes nationales. Ils constatent que la maladie s’est rapidement répandue et qu’elle s’est déconcentrée dans l’ensemble des zones économiques pour ce qui est des indices de Hoover, et qu’en décembre 2020, de nombreuses zones économiques affichant des niveaux très élevés de concentration de COVID-19 étaient passées à des taux de dispersion supérieurs aux taux observés dans la population en général. Cette évolution semble indiquer un degré appréciable de propagation rurale dans les derniers mois de 2020. Les indices de différentiel géographique pour les mêmes zones économiques révèlent aussi une convergence des géographies de la population et des décès liés à la COVID-19. Les statistiques des différents comtés mettent en relief l’existence de grappes de grands nombres et de faibles nombres de décès comparativement aux normes nationales, qui se sont déplacées du nord-est au sud-est et qui, en décembre, sont aussi apparues dans le Midwest et la portion centrale du pays, entre autres régions.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».