Global Monitoring Information System for Epidemiologists (on the Material of Big Data on COVID-19)
Bibliographic record
Abstract
Цель. Рассмотреть эффективность паттернов проектирования, разработанных на региональном материале по COVID-19, в плане возможностей использования в глобальной мониторинговой информационной системе для эпидемиологов (здесь – ИС). В качестве паттернов ИС испытать 2-факторную математическую модель, прогнозирующую кумулятивное количество заболевших для регионов Швеция, Финляндия, и 3-факторную математическую модель, прогнозирующую кумулятивное количество заболевших и кумулятивное количество умерших для регионов США, Канада.Материалы и методы. Для 2-факторного, 3-факторного паттернов оценены коэффициент детерминации R2 по матрицам для моделирования и тестирования (валидация при экстраполяции), сила влияния факторов и факторных взаимодействий, рассматриваемых в рамках этих паттернов.Результаты и обсуждение. При разработке и тестировании 2-факторного и 3-факторного паттернов достигнут уровень информативности, стандартный для моих проектов – R2≥0,995. Для 2-факторного паттерна оценка R2 по матрице для моделирования выше, чем таковая по матрице для тестирования (стандартная ситуация). Для 3-факторного паттерна оценка R2 по матрице для тестирования выше, чем таковая по матрице для моделирования (парадоксальная ситуация). Ориентировочно: для 2-факторного паттерна сила влияния факторного взаимодействия составила 20%, для 3-факторного паттерна суммарная сила влияния факторных взаимодействий – 50%. Полученные результаты являются обоснованием учета в ИС максимально возможного количества источников изменчивости (предполагается применение моих ноу-хау, позволяющих минимизировать корреляции между предикторами в матрицах для моделирования при сохранении существенных свойств рассматриваемых систем). Для разработки ИС необходима суперкомпьютерная техника.Выводы. Благодаря синтезу в формате, родственном метаанализу, ИС функционирует на основе использования генеральной многофакторной нелинейной эмпирической математической модели, описывающей при R2≥0,995 Big Data по всем странам. При получении прогнозов по каждому региону учитываются данные по всем остальным регионам. Назначение ИС – обоснованные оперативные прогнозирование динамики рассматриваемых пандемий, оценка, мониторинг эффективности мер, принимаемых в регионах, оптимизация этих мер с учетом ряда условий. Эффективность ИС пропорциональна количеству рассматриваемых источников изменчивости. Purpose.To examine the effectiveness oftypalpatternsdevelopedontheregional COVID-19 material in terms of the possibilities of using in Global Monitoring Information System for Epidemiologists (here – “IS”). As IS patterns, to test 2-factorial mathematical model that prognosticates cumulative the number of illnesses (total cases) for Sweden / Finland and 3-factorial mathematical model that prognosticates cumulative the number of illnesses (total cases) and cumulative death rate (total deaths) for USA / Canada.Materials and methods. For 2-factorial and 3-factorial patterns, the determination coefficient R2 on the matrix for modelling and the matrix for testing (validation at extrapolation) and the force of the influence of the factors and factorial interactions considered within these patterns were estimated. Results and discussion. In the development and testing of 2-factorial and 3-factorial patterns, the level of informativeness that is standard for my projects has been reached – R2≥0.995. For 2-factorial pattern, the estimation of R2 on the modelling matrix is higher than those on the testing matrix (usual situation). For 3-factorial pattern, the estimation of R2 on the testing matrix is higher than those on the modelling matrix (paradoxical situation). Approximately: for 2-factorial pattern the force of influence of factor interaction was 20%, for 3-factorial pattern total force of influence of all factor interactions was 50%. The results justify taking into account the maximum possible number of the sources of variation in IS (it is assumed that my know-how will be used to minimize the correlation between predictors in the modelling matrix while maintaining the essential properties of the system under consideration). The development of IS requires supercomputer technics.Conclusions. Thanks to the synthesis in the format similar to meta-analysis, IS operates on the basis of using general multifactorial nonlinear empirical mathematical model that describes at R2≥0.995 Big Data across all countries. At prognosticating for each region take into account data for all the rest regions. The designation of IS – reasonable operative prognosticating of the dynamics of the pandemics under consideration, assessment, monitoring of the effectiveness of the measures taken in the regions, optimization of these measures taking into account a number of conditions. The effectiveness of IS is proportional to the number of the effects (the sources of variation) considered.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".