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Enregistrement W6958273271 · doi:10.6084/m9.figshare.12950781

Additional details of the analysis from Patterns of the COVID-19 pandemic spread around the world: exponential versus power laws

2020· article· en· W6958273271 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotocathodes and Microchannel Plates
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExponential growthExponential functionEpidemic modelPandemicSocial distancePower lawTrajectory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have analysed the COVID-19 epidemic data of more than 174 countries (excluding China) in the period between 22 January and 28 March 2020. We found that some countries (such as the USA, the UK and Canada) follow an exponential epidemic growth, while others (like Italy and several other European countries) show a power law like growth. Regardless of the best fitting law, many countries can be shown to follow a common trajectory that is similar to Italy (the epicentre at the time of analysis), but with varying degrees of delay. We found that countries with ‘younger’ epidemics, i.e. countries where the epidemic started more recently, tend to exhibit more exponential like behaviour, while countries that were closer behind Italy tend to follow a power law growth. We hypothesize that there is a universal growth pattern of this infection that starts off as exponential and subsequently becomes more power law like. Although it cannot be excluded that this growth pattern is a consequence of social distancing measures, an alternative explanation is that it is an intrinsic epidemic growth law, dictated by a spatially distributed community structure, where the growth in individual highly mixed communities is exponential but the longer term, local geographical spread (in the absence of global mixing) results in a power-law. This is supported by computer simulations of a metapopulation model that gives rise to predictions about the growth dynamics that are consistent with correlations found in the epidemiological data. Therefore, seeing a deviation from straight exponential growth may be a natural progression of the epidemic in each country. On the practical side, this indicates that (i) even in the absence of strict social distancing interventions, exponential growth is not an accurate predictor of longer term infection spread, and (ii) a deviation from exponential spread and a reduction of estimated doubling times do not necessarily indicate successful interventions, which are instead indicated by a transition to a reduced power or by a deviation from power law behaviour.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2760,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle