Spatial diffusion of COVID-19: An econometric-based approach.
Notice bibliographique
Résumé
An understanding of how infected-susceptible populations interact is critical to identify underlying causal factors and disease transmission patterns of infectious diseases. Disease transmission patterns are dynamic, non-linear, and spatially complex. This anisotropic characteristic of disease spread necessitates the ideal solution to be sensitive to the geographic context. A Spatial Diffusion Model (SDM) to predict interaction potential and COVID-19 risk probability is developed by adapting the Newtonian gravity model. This novel approach overcomes the limitations of existing epidemiological studies by characterizing the behavioral patterns of the infected population to model the spatiotemporal transmission of disease across the geographic space. The proposed model is robust as it couples a multicriteria behavioral pattern to enhance predictive capability. The model shows an 83.74% correlation with the observational COVID-19 case data. The highest risk patterns for COVID-19 are predicted in the neighborhoods of New York City (NYC), exhibiting clustered socioeconomic disparities along with racial and ethnic heterogeneity. Policymakers can use these results to identify neighborhoods at high risk for becoming hot spots; efficiently match community resources with needs, and ensure that the most vulnerable have access to equipment, personnel, and medical interventions. This study emphasizes the need for improved spatial epidemiological models including enhanced depictions of human activity patterns and the need to integrate spatial data with advanced mathematical models.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 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 ».