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Enregistrement W3165134466 · doi:10.1093/pubmed/fdab161

COVID-19 deaths in the USA: Benford’s law and under-reporting

2021· article· en· W3165134466 sur OpenAlexaff
Michele Campolieti

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueBenford’s Law and Fraud Detection
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenford's lawCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BetacoronavirusPublic healthPandemicCoronavirus InfectionsEnvironmental healthLawMedicineGeographyVirologyPolitical scienceOutbreakStatisticsInfectious disease (medical specialty)MathematicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: I use Benford's law to assess whether there is misreporting of coronavirus disease of 2019 (COVID-19) deaths in the USA. METHODS: I use three statistics to determine whether the reported deaths for US states are consistent with Benford's law, where the probability of smaller digits is greater than the probability of larger digits. RESULTS: My findings indicate that there is under-reporting of COVID-19 deaths in the USA, although the evidence for and the extent of under-reporting does depend on the statistic one uses to assess conformity with Benford's law. CONCLUSIONS: Benford's law is a useful diagnostic tool for verifying data and can be used before a more detailed audit or resource intensive investigation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,195
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,195
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,320
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,120 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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