A MULTI-LAYER DELTA LAKEHOUSE FOR EPIDEMIOLOGICAL MONITORING AND FORECASTING UNDER EMERGENCIES
Notice bibliographique
Résumé
Public health emergencies demand fast, dependable analytics that combine real-time signals with trustworthy historical data. Open, interoperable platforms that support streaming and batch workflows can shorten the time from detection to action while preserving data quality and auditability. Aim: To design and justify an information system architecture for analyzing epidemic threats under emergency conditions that is scalable, reliable, and fit for integration with clinical and non-traditional data sources. Methods: We conducted a structured review of three data analytics architectures (Lambda, Kappa, Delta) and mapped their strengths and limits to crisis surveillance needs. Based on functional and non-functional requirements, we specified a Delta Lake–based lakehouse with bronze-silver-gold tiers, unified batch/stream ingestion with Spark Structured Streaming, ACID tables with time travel and schema control, and an analytics layer that supports forecasting with MLOps for monitoring, drift checks, retraining, and lineage. Results: The proposed architecture meets core emergency needs for timeliness, integrity, and reproducibility through ACID transactions, versioned datasets, and curated tiers; supports standards-based interoperability and the inclusion of wastewater, mobility, and other environmental feeds; provides a single code path for batch and streaming to reduce reconciliation burden; and sets operational guardrails for latency versus cost when running many near-real-time tables. We outline practical considerations for quality checks in the silver tier, promotion rules to gold, and model governance. Conclusions: A Delta-based lakehouse offers a clear path to an emergency-ready surveillance platform that scales with data growth, integrates heterogeneous sources, and supports reliable forecasting. The next steps are a pilot deployment with public health partners, live latency and cost measurements, and prospective validation of forecasting and alerting in real-world settings.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».