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Peut-on mieux anticiper la dynamique hospitalière de #COVID19 à l’aide des données numériques de mobilité ?
Des travaux de Christian Selinger (@ird_fr) avec @samuel_alizon (@CNRS) et @choisy_marc (@OUCRU_Vietnam) sont publiés en août sur ce sujet.
ijidonline.com/article/S1201-…
1/N
Des travaux de Christian Selinger (@ird_fr) avec @samuel_alizon (@CNRS) et @choisy_marc (@OUCRU_Vietnam) sont publiés en août sur ce sujet.
ijidonline.com/article/S1201-…
1/N
Grâce à un partenariat avec l’opération @DataForGood_FR de @FacebookFR et l’@umontpellier, l'équipe a pu valider un modèle qui vise à expliquer les variations des nombres quotidiens d’admission et de décès à l'hôpital pour #COVID19.
dataforgood.fr
2/N
dataforgood.fr
2/N
L’originalité de l’approche réside dans le modèle et les données utilisées.
@FacebookFR donne accès à des données de #colocalisation entre 2 personnes, plus appropriées pour une épidémie car reflètant un #contact (et non juste la position d'une personne).
3/N
@FacebookFR donne accès à des données de #colocalisation entre 2 personnes, plus appropriées pour une épidémie car reflètant un #contact (et non juste la position d'une personne).
3/N
