Análisis y predicción del comportamiento del Sars-Cov-2 en Colombia para noviembre de 2021
Bibliographic record
Abstract
La predicción del contagio del Covid19 en Colombia para el mes de noviembre de 2021 es el tema principal de esta tesis de grado, la cual inicia con el argumento histórico y contextualiza al lector en el estado del virus, posteriormente iniciar con el análisis de la fuente utilizada para el desarrollo del modelo predictivo. Se estableció el rango de fechas, desde el 6 de marzo de 2020 hasta el 31 de octubre de 2021 como fecha límite para poder realizar la predicción durante el mes de noviembre del mismo año. Este modelo predictivo fue construido con dos metodologías diferentes para el manejo de series de tiempo NaiveForecaster y ARIMA, con el fin encontrar cuál de las dos es la que realiza una predicción más acetada para posteriormente ser contrastado con la información publicada en https://www.ins.gov.co/Noticias/Paginas/Coronavirus.aspx Adicionalmente fue desarrollado un tablero con la información de la distribución y aplicación de las vacunas para poder entender la reducción de la curva de contagio y el manejo de los datos obtenidos. Palabras claves: ARIMA, Covid19, predictivo, Series de tiempo.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".