Evaluation of the Canadian government policies on controlling the COVID-19 outbreaks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigate the COVID-19 pandemic in Canada and evaluate the Canadian government policies on controlling COVID-19 outbreaks. The first case of COVID-19 was reported in Ontario on 25 January 2020. Since then, there have been over million cases by now. During this time period, the federal, provincial and local governments have implemented regulations and policies in order to control the pandemic. To evaluate these government policies, which may be done by analysing the infection rate, infection period and reproductive number of COVID-19, we approach the problem by introducing an extended susceptible-exposed-infectious-removed (SEIR) model and conduct the model inference by using the iterated filter ensemble adjustment Kalman filter (IF-EAKF) algorithm. We first divide the time period into phases according to the policy intensities in each province by segmenting the time period from 4 March 2020 to 31 October 2020 into three time phases: the exploding phase, the strict policy implementation phase, and the provincial reopening phase. We then use IF-EAKF algorithm to obtain the estimates of the model parameters. We show that the infection rate in the second phase is lower than that in both first and third phases. We also discuss the number of new COVID-19 cases under different policy intensities and different policy durations in the third wave of the pandemic.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle