| Titre | Mesure, estimation et représentations de la Covid-19 | |
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| Auteur | Éric Guichard, Patrice Abry | |
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Revue | Responsabilité et environnement |
| Numéro | no 108, octobre 2022 Premiers enseignements de la crise sanitaire | |
| Rubrique / Thématique | Le numérique et les données |
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| Page | 40-46 | |
| Résumé |
Comme nombre de chercheurs, nous avons mis nos savoirs au service de la lutte contre la Covid-19. Dès février 2020, nous avons produit des graphiques quotidiens afin de comparer l'évolution de la pandémie selon les pays. Nous avons aussi fédéré un réseau scientifique qui élaborait et documentait des analyses pertinentes.Ensuite, nous avons conçu un outil qui estime au mieux le taux de reproduction de la pandémie dans les pays du monde et dans les départements français, en n'utilisant que le nombre des infections quotidiennes observées dans chaque territoire. Disposant de données de qualité limitée, notre modèle s'est focalisé sur la correction des erreurs, via des méthodes dites de « problèmes inverses ». Bien qu'il ne permette d'estimer que le taux de reproduction du jour, notre outil permet une évaluation de tendance à court terme.Enfin, pour analyser au mieux l'évolution spatiale et temporelle de la pandémie, nous avons réalisé une carte animée et interactive intégrant la production de graphiques permettant la comparaison entre deux pays. Nous concluons cet article en abordant quelques pistes épistémologiques. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Résumé anglais |
Like many researchers, we engaged our scientific skills at the service of the fight against Covid-19. Starting in February 2020, we produced daily graphs to compare the evolution of the pandemic in different countries, and federated a scientific network that developed and documented relevant analyses.Then, we designed an estimation for a dialy assessment of the reproduction rate of the pandemic, using only the number of daily infections of each territory, and this both for all countries of the world independently, and for the French departments jointly. As the quality of these data remains limited, we focused on estimating realistic counts, using ‟inverse problem” type methods. Though aiming for daily estimation only, the proposed tool also permits a short-term trend assessment (nowcasting, rather than forecasting).Finally, to better analyze the spatial and temporal evolution of the pandemic, we achieved animated and interactive maps, integrating the production of graphs allowing comparison between two countries. We conclude with some epistemological guidelines. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Article en ligne | http://www.cairn.info/article.php?ID_ARTICLE=RE1_108_0040 (accès réservé) |
