Notice bibliographique
Résumé
COVID-19’s effects on mortality are hard to quantify. Issues with attribution can cause problems with resulting conclusions. Analyzing excess mortality addresses this concern and allows for the analysis of broader effects of the pandemic. We propose separate ARIMA models to analyze excess mortality for several countries. For the model of joint excess mortality, we suggest vine copulas with Bayesian pair copula selection. This is a new methodology and after its discussion we offer an illustration. The present study examines weekly mortality data from 2019 to 2022 in the USA, Canada, France, Germany, Norway, and Sweden. Previously proposed ARIMA models have low lags and no residual autocorrelation. Only Norway’s residuals exhibited normality, while the remaining residuals suggest skewed Student t-distributions as a plausible fit. A vine copula model was then developed to model the association between the ARIMA residuals for different countries, with the countries farther apart geographically exhibiting weak or no association. The validity of fitted distributions and resulting vine copula was checked using 2023 data. Goodness of fit tests suggest that the fitted distributions were suitable, except for the USA, and that the vine copula used was also valid. We conclude that the time series models of COVID-19 excess mortality are viable. Overall, the suggested methodology seems suitable for creating joint forecasts of pandemic mortality for several countries or geographical regions.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».