Robust Global Trends during Pandemics: Analysing the Interplay of Biological and Social Processes
Notice bibliographique
Résumé
The essence of the stochastic processes behind the empirical data on infection and fatality during pandemics is the complex interdependence between biological and social factors. Their balance can be checked on the data of new virus outbreaks, where the population is unprepared to fight the viral biology and social measures and healthcare systems adjust with a delay. Using a complex systems perspective, we combine network mapping with K-means clustering and multifractal detrended fluctuations analysis to identify typical trends in fatality rate data. We analyse global data of (normalised) fatality time series recorded during the first two years of the recent pandemic caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 as an appropriate example. Our results reveal six clusters with robust patterns of mortality progression that represent specific adaptations to prevailing biological factors. They make up two significant groups that coincide with the topological communities of the correlation network, with stabilising (group g1) and continuously increasing rates (group g2). Strong cyclic trends and multifractal small-scale fluctuations around them characterise these patterns. The rigorous analysis and the proposed methodology shed more light on the complex nonlinear shapes of the pandemic’s main characteristic curves, which have been discussed extensively in the literature regarding the global infectious diseases that have affected humanity throughout its history. In addition to better pandemic preparedness in the future, the presented methodology can also help to differentiate and predict other trends in pandemics, such as fatality rates, caused simultaneously by different viruses in particular geographic locations.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».