Surface Web Merits for SARS-CoV-2 Pandemic in Iraq
Journal of the Faculty of Medicine, Baghdad（2020）
摘要
خلفية البحث: البيانات الخاصة بفيروس كورونا المستجد من البلدان النامية ليست دقيقة تماما، الأمر الذي يتطلب دمج بيانات الوبائيات الرقمية فيما يخص جائحة كورونا.\r\nأهداف البحث: التوفيق بين النماذج غير البايزية والذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالبيانات الوبائية الرقمية والكلاسيكية (غير الرقمية) المرتبطة بجائحة كورونا في العراق.\r\nطرائق البحث: تصميم الدراسة طولي، للفترة من 24 فبراير 2020 إلى 25 سبتمبر 2020. تم استرجاع البيانات من وزارة الصحة العراقية حول الحالات اليومية، والتعافي، والوفيات الناتجة عن فيروس كورونا المستجد، واستخلاص بيانات رقمية أضافية من على منصة Google Trends باستخدام خمسة مصطلحات بحث هي \"Coronavirus\" و \"كورونا\" و \"COVID-19\" و \"كوفيد -19\" و \"لقاح كورونا\". تمثل مصطلحات البحث \"كورونا\"، \"كوفيد -19\" و \"لقاح كورونا\"، الترجمات العربية لكل من \"Coronavirus\"، “COVID-19\" و \"COVID-19 Vaccine\". قمنا بتنفيذ اختبارات متعددة المتغيرات والتعلم الآلي لفحص الدلالات المكانية والزمانية للجائحة في العراق، وتفسير السببية التي تؤثر على العراقيين للحصول على المعرفة الرقمية، عبر الويب، فيما يخص فيروس كورونا المستجد والجائحة التي تسبب بها.\r\nالنتائج: مثلت بغداد والسليمانية قيم إحصائية متطرفة فيما يتعلق بالحالات اليومية والتعافي، والوفيات اليومية، على التوالي. كشفت الاختبارات متعددة المتغيرات والشبكات العصبية الاصطناعية عن التأثير التنبؤي للوفيات وحالات التعافي والحالات اليومية على عمليات البحث على شبكة الأنترنت السطحي المتعلقة بمصطلحين للبحث عبر الشبكة العنكبوتية، \"كورونا\" و \"فيروس كورونا\". باستخدام التجميع الهرمي، حددنا مجاميع مميزة تشمل العاصمة العراقية وإقليم كردستان وجنوب العراق. كانت ثلاثة مصطلحات بحث هي الأكثر انتشارا بين مستخدمي الأنترنت من العراقيين، وهي \"كورونا\"، \"كوفيد -19\"، و \"Coronavirus\". كانت جميع الارتباطات الاستثنائية ثنائية المتغير إيجابية ما عدا تلك التي تتضمن مصطلح البحث \"لقاح كورونا\". في حين كان سكان محافظة المثنى الأقل اهتماما، بين العراقيين، حول البيانات المتعلقة باللقاحات المحتملة لفيروس كورونا المستجد.\r\nالاستنتاجات: كانت التحليلات منتصرة في التوفيق بين النماذج غير البايزية والتعلم الآلي، باستخدام صنفين من بيانات علم الأوبئة حول الجائحة في العراق. نرى أن الدراسة الحالية ثمينة لمتخذي القرار في وزارة الصحة العراقية.
更多查看译文
关键词
Artificial intelligence,coronaviridae,COVID-19,digital epidemiology,epidemiology,internet
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要