Evaluating the impact of the travel ban within mainland China on the epidemic of the COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The ongoing COVID-19 pandemic expanded its geographic distribution through the movement of humans and caused subsequent local outbreaks. Hence, it is essential to investigate how human mobility and travel ban affect the transmission and spatial spread while minimizing the impact on social activities and national economics. METHODS: We developed a mobility network model for spatial epidemics, explicitly taking into account time-varying inter-province and inner-province population flows, spatial heterogeneity in terms of disease transmission, as well as the impact of media reports. The model is applied to study the epidemic of the dynamic network of 30 provinces of mainland China. The model was calibrated using the publicly available incidence and movement data. RESULTS: We estimated that the second outbreak occurred approximately on February 24, 2020, and the cumulative number of cases as of March 15, 2020, increased by 290.1% (95% CI: (255.3%, 324.9%)) without a travel ban in mainland China (excluding Hubei and Tibet). We found that intra-province travel contributes more to the increase of cumulative number of cases than inter-province travel. CONCLUSION: Our quantitative and qualitative research results suggest that the strict travel ban has successfully prevented a severe secondary outbreak in mainland China, which provides solutions for many countries and regions experiencing secondary outbreaks of COVID-19.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».