MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7082436039 · doi:10.25592/uhhfdm.17961

COVID-19 Policy Response Monitor for German Federal States (CPRM-Ger): A Dataset on Non-pharmaceutical Interventions in Germany

2025· dataset· en· W7082436039 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversität Hamburg · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClosing (real estate)GermanGovernment (linguistics)Quarter (Canadian coin)Psychological interventionEvent (particle physics)Index (typography)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 Policy Response Monitor for German Federal States builds on the idea and methodology of the Oxford Covid-19 Government Response Tracker (OxCGRT) and is adapted to the specific conditions of the German federal system (see Codebook). The presented dataset contains a collection of 31 types of non-pharmaceutical interventions (NPIs) that were implemented in the 16 German federal states between March 12 and August 31, 2020. Depending on the level of strictness of the applied measures, an overall Stringency index as well as eight Sub-indices regarding Events and gatherings, Movement, Childcare and education, Business, Food and catering, Leisure facilities, Health sector, and Public hygiene have been calculated for each federal state. Sub-indices and items: E - Events and gatherings E1 - Indoor public event restriction E2 - Outdoor public event restriction E3 - Private gathering in public restriction E4 - Private gathering on private property restriction E5 - Religious gathering restriction E6 - Freedom of assembly restriction E7 - Private special event restriction M - Movement M1 - Stay at home orders M2 - Public transport closing M3 - Internal movement restriction M4 - International travel restriction M5 - Tourism restriction C - Childcare and education C1 - Kindergarten closing C2 - School closing C3 - University closing B - Business B1 - Shop closing B2 - Close-contact services closing F - Food and catering F1 - Restaurant closing F2 - Snack stand closing F3 - Bar closing L - Leisure facilities L1 - Playground closing L2 - Outdoor sports facility closing L3 - Indoor sports facility closing L4 - Leisure park and zoo closing L5 - Theatre, cinema and seated concert closing L6 - Museum and exhibition closing L7 - Music club and concert closing H - Health sector H1 - Health and nursing services restriction H2 - Hospital visitors restriction H3 - Nursing facility visitors restriction P - Public hygiene P1 - Person-to-person distance obligation P2 - Facemask obligation* (not included in Stringency Index to avoid double counting) The coding guidelines are availible in German only.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,010

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,383 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversität HamburgMême sujetLibrary Science and AdministrationTravaux en français237 207