Geostatistical Analysis of SARS-CoV-2 Positive Cases in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Geostatistics analyzes and predicts the values associated with spatial or spatial-temporal phenomena. It incorporates the spatial (and in some cases temporal) coordinates of the data within the analyses. It is a practical means of describing spatial patterns and interpolating values for locations where samples were not taken (and measures the uncertainty of those values, which is critical to informed decision making). This archive contains results of geostatistical analysis of COVID-19 case counts for all available US counties. Test results were obtained with ArcGIS Pro (ESRI). Sources are state health departments, which are scraped and aggregated by the Johns Hopkins Coronavirus Resource Center and then pre-processed by MappingSupport.com. This update of the Zenodo dataset (version 5) consists of three compressed archives containing geostatistical analyses of SARS-CoV-2 testing data. These datasets have been previously published in earlier versions of this archive (versions 2, 3 and 4): <strong>Archive #1: “1.Geostat. Space-Time analysis of SARS-CoV-2 in the US (May25-Aug2-v4).zip” </strong>– results of a geostatistical analysis of COVID-19 cases incorporating spatially-weighted hotspots that are conserved over one week timespans (from version 4 of this Zenodo archive). Results are reported from the initial relaxation of distance constraints on Memorial Day weekend 2020 for ten consecutive 1-week intervals (May 25th through to August 2nd 2020). Hotspots, where found, are reported in each individual state, rather than the entire continental United States. <strong>Archive #2: "2.Geostat. Spatial analysis of SARS-CoV-2 in the US (Mar24-Jul13-v3).zip" </strong>– the results from geostatistical spatial analyses only of corrected COVID-19 case data for the continental United States, spanning the period from March 24<sup>th</sup> through July 13<sup>th</sup> 2020 (from version 3 of this Zenodo archive). <strong>Archive #3: "3.Initial Geostat. of SARS-CoV-2 in the US(v2).zip" </strong>– the results from the geostatistical analyses performed for version 2 of this Zenodo archive which analyzed COVID-19 case data prior to any case correction step. These archives consist of map files (as both static images and as animations) and data files (including text files which contain the underlying data of said map files [where applicable]) which were generated when performing the following Geostatistical analyses: Hot Spot analysis (Getis-Ord Gi*) [‘Archive #1’: consecutive week-long Space-Time Hot Spot analysis; ‘Archives #2 and #3’: daily Hot Spot Analysis], Cluster and Outlier analysis (Anselin Local Moran's I) [‘Archives #2 and #3’], Spatial Autocorrelation (Global Moran's I) [‘Archives #2 and #3’], and point-to-point comparisons with Kriging and Densification analysis [‘Archive #3’]. The Word document provided ("Description-of-Archive.Updated-Geostatistical-Analysis-of-SARS-CoV-2 (version 5).docx") details the contents of each file and folder within these three archives, and gives general interpretations of these results.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».