Time Series Modelling and Simulating the Lockdown Scenarios of COVID-19 in Kurdistan Region of Iraq
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Since the first published cases of the Coronavirus disease known as COVID-19 in the city of Wuhan Hubei Province in China, up until to the time of preparation of this report in mid-September 2020, more than 30 million people have been infected all over the world. In March 2020, more than 300,000 cases have been reported all over Iraq. This study aims to represent data analysis, modelling and forecasting approaches to the presented data in the Kurdistan Region of Iraq. METHODOLOGY: The project involves mathematical models for forecasting and artificial simulations using particles. In the study, time series models including Simple Exponential Model, Holt's Method and Brown's Models have been used for the forecasting of the future potential rates in the area. A series of simulations have been conducted to observe the possibilities of virus spread rates in a virtual world which represents a quarter of Erbil. RESULTS: The outcome of the study shows how the disease have spread in Kurdistan, and what are the current rates to compare with neighbour regions. The modelling clearly shows that with cases still sporadically appearing, the risk of second and third waves of infections is high. CONCLUSIONS: Therefore, the regional government must reduce unnecessary gatherings to the lowest possible level. A scientific registry system of disease statistics must be put in place and rigorously updated all the times. We recommend the officials use a nationwide database provided to the public to monitor movement of every infected individual, to prevent further 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».