CovidVisualized: Visualized compilation of international updated models’ estimates of COVID-19 pandemic at global and country levels
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify international and periodically updated models of the COVID-19 epidemic, compile and visualize their estimation results at the global, regional, and country levels, and periodically update the compilations. This compilation can serve as an early warning mechanism for countries about future surges in cases and deaths. When one or more models predict an increase in daily cases or infections and deaths in the next one to three months, technical advisors to the national and subnational decision-makers can consider this early alarm for assessment and suggestion of augmentation of preventive measures and interventions. DATA DESCRIPTION: Five international and periodically updated models of the COVID-19 pandemic were identified, created by: (1) Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, (2) Institute for Health Metrics and Evaluation, Seattle, (3) Imperial College, London, (4) Los Alamos National Laboratories, Los Alamos, and (5) University of Southern California, Los Angeles. Estimates of these five identified models were gathered, combined, and graphed at global and two country levels. Canada and Iran were chosen as countries with and without subnational estimates, respectively. Compilations of results are periodically updated. Three Github repositories were created that contain the codes and results, i.e., "CovidVisualizedGlobal" for the global and regional levels, "CovidVisualizedCountry" for a country with subnational estimates-Canada, and "covir2" for a country without subnational estimates-Iran.
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 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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,025 |
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 ».