Human judgment forecasts of human monkeypox transmission and burden in non-endemic countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: An increase in reported human infections by the monkeypox virus (MPXV) has been observed in multiple non-endemic countries. Forecasts of transmission and disease burden associated with MPXV can support public health decision making. However, historical data that can be used to train computational forecasts is sparse. Here we show how crowdsourced human judgment can generate probabilistic predictions of the potential evolution of the international MPXV outbreak before robust computational models are prepared to provide such forecasts. Methods: We posed 8 questions associated with the monkeypox outbreak on the Metaculus forecasting platform. A total of 686 original and revised probabilistic predictions from 222 human forecasters were submitted to the forecasting platform from May 19th, 2022 to May 24, 2022. A performance based ensemble algorithm combined these individual predictions into ensemble forecasts. Findings: At time of writing, human judgment ensemble forecasts predict that the number of incident cases in the US, Canada, and Europe will continue to increase and the virus will continue to spread to multiple additional countries. Ensemble forecasts predict the World Health Organization will not declare human monkeypox a Public Health Emergency of International Concern before Dec 31, 2022.Interpretation: Human judgment forecasting is a rapid and readily adaptable approach that may improve situational awareness, synthesize available evidence, and meet public health needs as an outbreak evolves.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».