論文の概要: The Interplay of Demographic Variables and Social Distancing Scores in
Deep Prediction of U.S. COVID-19 Cases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02113v1
- Date: Wed, 6 Jan 2021 16:12:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-11 00:09:48.036417
- Title: The Interplay of Demographic Variables and Social Distancing Scores in
Deep Prediction of U.S. COVID-19 Cases
- Title（参考訳）: 米国の新型コロナウイルス感染者の深部予測における人口統計値とソーシャルディスタンシングスコアの相互作用
- Authors: Francesca Tang, Yang Feng, Hamza Chiheb, Jianqing Fan
- Abstract要約: 本稿では, スペクトルクラスタリングと相関行列の新たな組み合わせにより, アメリカ合衆国の郡の成長軌跡を特徴づける。
コミュニティを区別する上で最も統計的に重要な人口統計的特徴を選択します。
3つのソーシャルディスタンシングスコアを用いて,LSTMを用いた郡の将来的な成長を効果的に予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.08110388949389
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the severity of the COVID-19 outbreak, we characterize the nature of the
growth trajectories of counties in the United States using a novel combination
of spectral clustering and the correlation matrix. As the U.S. and the rest of
the world are experiencing a severe second wave of infections, the importance
of assigning growth membership to counties and understanding the determinants
of the growth are increasingly evident. Subsequently, we select the demographic
features that are most statistically significant in distinguishing the
communities. Lastly, we effectively predict the future growth of a given county
with an LSTM using three social distancing scores. This comprehensive study
captures the nature of counties' growth in cases at a very micro-level using
growth communities, demographic factors, and social distancing performance to
help government agencies utilize known information to make appropriate
decisions regarding which potential counties to target resources and funding
to.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)の感染拡大の深刻さにより、スペクトルクラスタリングと相関行列の新たな組み合わせを用いて、米国の郡の成長軌跡の性質を特徴付ける。
米国と世界の他の地域は深刻な第2波の感染に見舞われているため、郡に成長会員を割り当て、成長の要因を理解することの重要性がますます顕著になっている。
次に,コミュニティの識別において最も統計的に有意な特徴を選択する。
最後に,3つのソーシャルディスタンシングスコアを用いて,LSTMを用いた郡の将来的な成長を効果的に予測する。
この包括的調査は、成長コミュニティ、人口統計要因、社会的分散パフォーマンスを用いて、非常にマイクロレベルのケースにおける郡の成長の性質を捉え、政府機関が既知の情報を利用して、どの郡が資源や資金を標的にするかを適切に決定するのを助ける。
関連論文リスト
- A Demographic-Conditioned Variational Autoencoder for fMRI Distribution Sampling and Removal of Confounds [49.34500499203579]
変動型オートエンコーダ(VAE)ベースのモデルであるDemoVAEを作成し、人口統計学から fMRI の特徴を推定する。
ユーザが供給する人口動態に基づいて,高品質な合成fMRIデータを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-13T17:49:20Z) - The adoption of non-pharmaceutical interventions and the role of digital
infrastructure during the COVID-19 Pandemic in Colombia, Ecuador, and El
Salvador [0.0]
コロンビア、エクアドル、エルサルバドルでのCOVID-19パンデミックの第1波におけるNPI付着の要因について検討した。
モビリティ低下とデジタルインフラストラクチャの品質との間には,大きな相関関係がある。
モビリティ低下とデジタルインフラストラクチャの品質の関連性は、NPIの制約のピーク時に強くなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-24T13:15:17Z) - Fine-Grained Population Mobility Data-Based Community-Level COVID-19
Prediction Model [5.548510262756311]
本研究では,2つの地域レベルのデータを利用した人口移動データモデル(FGC-COVID)を提案する。
CBGの埋め込みをコミュニティレベルに集約する空間重み付けアグリゲーションモジュールを導入する。
我々のモデルは、コミュニティレベルの新型コロナウイルスの予測において、既存の予測モデルよりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-13T08:40:47Z) - Equitable Community Resilience: The Case of Winter Storm Uri in Texas [0.0]
本研究では,テキサス州のウィンター・ストーム・ウリの余波におけるコミュニティのレジリエンスに関連する株式の側面について検討した。
衛星画像は、ヒューストン市の国勢調査領域に焦点を当てた、より高度な地理的解像度でデータを調べるために使用された。
その結果,非ヒスパニック系白人の郡の割合と世帯収入中央値との間には,機能停止率と統計的に有意な相関が認められた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-17T22:54:07Z) - This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a
Large-scale Distributed Campaign [70.69387048368849]
我々は、何百万人ものアクティブメンバーを持つコミュニティの行動について研究する。
テキストキュー,コミュニティメタデータ,構造的特性を組み合わせたハイブリッドモデルを構築した。
Redditのr/placeを通じて、大規模なオンライン実験を通じて、私たちのモデルの適用性を実証します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-14T08:23:16Z) - Using Machine Learning to Develop a Novel COVID-19 Vulnerability Index
(C19VI) [0.0]
新型コロナウイルス(COVID-19)は、現在米国で最も多い死因の1つである。
体系的な健康、社会的、経済的格差により、マイノリティや経済的に貧しい地域社会は他の地域よりも高いリスクを負っている。
本研究は、米国内の脆弱な郡の識別とマッピングのためのCOVID19脆弱性指数(C19VI)を報告した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-22T20:48:19Z) - Exposure Density and Neighborhood Disparities in COVID-19 Infection
Risk: Using Large-scale Geolocation Data to Understand Burdens on Vulnerable
Communities [1.2526963688768453]
本研究では,高空間・時間分解能の近傍活動レベルを定量化する手法を開発した。
本研究では, 露光密度を, 特定地域における局所的な活動量と非居住地および屋外土地利用における活動量の比率の尺度として定義する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-04T15:41:24Z) - Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through
machine learning and natural language processing [66.63200823918429]
重症急性呼吸器症候群2号(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。
私たちは複数のデータソース、すなわちPubMedとArXivを使用し、現在のCOVID-19研究の風景を特徴づけるために、いくつかの機械学習モデルを構築しました。
調査の結果,PubMedとArXivで利用可能な研究の種類は異なることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-22T18:02:39Z) - Magnify Your Population: Statistical Downscaling to Augment the Spatial
Resolution of Socioeconomic Census Data [48.7576911714538]
重要社会経済的属性の詳細な推定を導出する新しい統計的ダウンスケーリング手法を提案する。
選択された社会経済変数ごとに、ランダムフォレストモデルが元の国勢調査単位に基づいて訓練され、その後、微細なグリッド化された予測を生成するために使用される。
本研究では,この手法を米国の国勢調査データに適用し,ブロック群レベルで選択された社会経済変数を,300の空間分解能のグリッドにダウンスケールする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-23T16:52:18Z) - Effectiveness and Compliance to Social Distancing During COVID-19 [72.94965109944707]
われわれは、米国内での新型コロナウイルスの感染拡大に対する在宅勤務注文の影響を評価するために、詳細なモビリティデータを用いている。
一方向性グランガー因果性(一方向性グランガー因果性)は、家庭で毎日過ごす時間の割合の中央値から、2週間の遅れを伴うCOVID-19関連死亡件数の日数までである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-23T03:36:19Z) - Cross-lingual Transfer Learning for COVID-19 Outbreak Alignment [90.12602012910465]
われわれは、Twitterを通じてイタリアの新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の早期流行を訓練し、他のいくつかの国に移る。
実験の結果,クロスカントリー予測において最大0.85のスピアマン相関が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-05T02:04:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。