Notice bibliographique
Résumé
Geostatistics analyzes and predicts the values associated with spatial or spatio-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 update to the Zenodo archive (version 3) consists of two archives consisting of geostatistical analyses of SARS-CoV-2 testing data: Archive #1: "1. Updated Geostatistical Analysis of SARS-CoV-2 in the United States (version 3 - July 17th 2020).zip" - a new set of results from geostatistical analyses performed against corrected COVID-19 case data (according to source-based errata documents) for the continental United States, spanning from March 24<sup>th</sup> through to July 13<sup>th</sup> 2020. Archive #2: "2. Initial Geostatistical Analysis of SARS-CoV-2 in the United States (version 2 - first published June 15th, 2020).zip" - 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*), Cluster and Outlier analysis (Anselin Local Moran's I), and Spatial Autocorrelation (Global Moran's I). Note that the older archive also provides analytics that are not yet available in version 3, but will be incorporated in future releases of this archive (e.g. spatial-temporal analyses, and point-to-point comparisons with Kriging and Densification analysis). The Word document ("Description-of-Archive.Updated-Geostatistical-Analysis-of-SARS-CoV-2 (version 3 - published July 17th 2020).docx") describes in detail the contents of each file and folder within these two archives.
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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 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».