Spatial and Temporal Hotspot Analysis of COVID-19 in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The COVID-19 pandemic in Toronto, Canada was unequal for its 2.7 million residents. As a dynamic pandemic, COVID-19 trends might have also varied over space and time. We conducted a spatiotemporal hotspot analysis of COVID-19 over the first four major waves of COVID-19 using three different applications of Moran’s I to highlight the variable experience of COVID-19 infections in Toronto, while describing the potential impact of socioeconomic and sociodemographic factors on increased risk of COVID-19 exposure and infection. Results highlight potential clustering of COVID-19 case rate hot spots in areas with higher concentrations of immigrant and low-income residents and cold spots in areas with more affluent and non-immigrant residents during the first three waves. By the fourth wave, case rate clustering patterns were more dynamic. In all, a better understanding of the unequal COVID-19 pandemic experience in Toronto needs to also consider the dynamic nature of the pandemic. HIGHLIGHTS - The COVID-19 pandemic was spatially and temporarily dynamic in the City of Toronto. - At first, hotspots were concentrated in areas with more marginalized residents. - Later, COVID-19 spatial trends diverged from initially identified patterns. - East Asian enclaves in the city disproportionally had lower COVID-19 case counts. - COVID-19 studies need to consider the dynamic nature of the pandemic.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».