Modeling the effectiveness of the PSBB based on COVID-19 case in Greater Surabaya Area
Notice bibliographique
Résumé
Abstract East Java province with high mobility has a high case fatality rate of COVID-19. The core spread of COVID-19 is from the Greater Surabaya area following Surabaya, Sidoarjo, and Gresik districts. The East Java Government through Regulation No.18/2020 imposed a Large-Scale Social Restriction (PSBB) that is intended to support the effectiveness of the physical distancing strategy in addressing the emergency status of the COVID-19. But no official report has been found on the effectiveness of PSBB. Therefore, it is necessary to evaluate the effectiveness of PSBB, especially in Greater Surabaya. This research aims to know the model of PSBB policy to minimize the spread of COVID-19 in the greater Surabaya. The study focused on health facility (ventilator, ICU, non-ICU), population, case over a certain period, and positive case in care. This study analyzes the distribution pattern and models the effectiveness of PSBB against the spread of COVID-19 in Greater Surabaya. The data analysis used the COVID-19 Surge-CDC Model. The result of the research shows that the condition of COVID-19 cases increased significantly in the model without intervention. The sharp increase in cases is related to the anticipation of other policies related to the ability of regions to provide health facilities.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».