Quantifying the impact of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in Canada
Bibliographic record
Abstract
Ce travail porte sur la quantification de l’effet de diverses interventions non pharmaceutiques (INP), dont les politiques mises en place par le Gouvernement du Québec (Canada), dans la lutte au coronavirus (SARS-CoV-2) responsable de la maladie appelée COVID-19. L’effet de telles interventions peut être mesuré à travers le taux de reproduction effectif Rt, facteur épidémiologique déterminant qui renseigne quant au nombre moyen d’infections générées au temps t par un individu infecté et contagieux. La méthode Estimate R proposée par Cori et coll. (2013) pour le calcul du coefficient Rt est étudiée. Sachant qu’elle s’appuie sur un algorithme déterministe, l’intervalle de confiance auquel elle conduit n’a pas d’interprétation probabiliste. On propose une approche de type Monte-Carlo pour remédier à ce problème. Deux stratégies sont élaborées, l’une fondée sur une régression de Poisson et l’autre sur un modèle espace état. Il appert que 1) deux INP (fermetures d’écoles et couvre-feu) sont liées à une réduction du coefficient Rt ; 2) un couvre-feu contribue au ralentissement de la variation du taux de transmission une fois pris en compte l’effet des fermetures d’établissements scolaires
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".