Situational Analysis for COVID-19: Estimating Transmission Dynamics in Malaysia using an SIR-Type Model with Neural Network Approach
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 is a major health threat across the globe, which causes severe acute respiratory syndrome, and it is highly contagious with significant morbidity and mortality. In this paper, we examine the feasibility and implications of several phases of Movement Control Order (MCO) and some non-pharmaceutical intervention (NPI) strategies implemented by Malaysian government in the year 2020 using a mathematical model with SIR-neural network approaches. It is observed that this model is able to mimic the trend of infection trajectories of COVID-19 pandemic and, Malaysia had succeeded to flatten the infection curve at the end of the Conditional MCO (CMCO) period. However, the signs of ‘flattening’ with R0 of less than one had been taken as a signal to ease up on some restrictions enforced before. Though the government has made compulsory the use of face masks in public places to control the spread of COVID-19, we observe a contrasting finding from our model with regards to the impacts of wearing mask policies in Malaysia on R0 and the infection curve. Additionally, other events such as the Sabah State Election at the end of third quarter of 2020 has also imposed a dramatic COVID-19 burden on the society and the healthcare systems.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».