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Global COVID-19 Research and Modeling

Longbing Cao (Gebundene Ausgabe, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
This book provides answers to fundamental and challenging questions regarding the global response to COVID-19. It creates a historical record of COVID-19 research conducted over the four years of the pandemic, with a focus on how researchers have responded, quantified, and modeled COVID-19 problems. Since mid-2021, we have diligently monitored and analyzed global scientific efforts in tackling…  COVID-19. Our comprehensive global endeavor involves collecting, processing, analyzing, and discovering COVID-19 related scientific literature in English since January 2020. This provides insights into how scientists across disciplines and almost every country and regions have fought against COVID-19. Additionally, we explore the quantification of COVID-19 problems and impacts through mathematics, AI, machine learning, data science, epidemiology, and domain knowledge. The book reports findings on publication quantities, impacts, collaborations, and correlations with the economy and infectionsglobally, regionally, and country-wide. These results represent the first and only holistic and systematic studies aimed at scientifically understanding, quantifying, and containing the pandemic. We hope this comprehensive analysis will contribute to better preparedness, response, and management of future emergencies and inspire further research in infectious diseases. The book also serves as a valuable resource for research policy, funding management authorities, researchers, policy makers, and funding bodies involved in infectious disease management, public health, and emergency resilience.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
30.03.2024
Sprache
Englisch
EAN
9789819999149
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Data Analytics
Sonderedition
Nein
Autor
Longbing Cao
Seitenanzahl
383
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
A Historical Record
Schlagwörter
COVID-19 pandemic, Epidemic modeling, COVID-19 modeling, Machine learning, Statistical learning, Deep learning, Disaster Management
Thema-Inhalt
UN - Datenbanken UYQ - Künstliche Intelligenz MQ - Gesundheitsfachberufe
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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