Clustering analysis of countries using the COVID-19 cases dataset

2020

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1016/j.dib.2020.105787
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

There is a worldwide effort of the research community to explore the medical, economic and sociologic impact of the COVID-19 pandemic. Many different disciplines try to find solutions and drive strategies to a great variety of different very crucial problems. The present study presents a novel analysis which results to clustering countries with respect to active cases, active cases per population and active cases per population and per area based on Johns Hopkins epidemiological data. The presented cluster results could be useful to a variety of different policy makers, such as physicians and managers of the health sector, economy/finance experts, politicians and even to sociologists. In addition, our work suggests a new specially designed clustering algorithm adapted to the request for comparison of the various COVID time-series of different countries.