Global COVID-19 Research and Modeling (eBook)
XXXVII, 383 Seiten
Springer-Verlag
978-981-99-9915-6 (ISBN)
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.
| Erscheint lt. Verlag | 29.3.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Data Analytics |
| Zusatzinfo | XXXVII, 383 p. 1 illus. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Studium ► Querschnittsbereiche ► Epidemiologie / Med. Biometrie | |
| Studium ► Querschnittsbereiche ► Infektiologie / Immunologie | |
| Sozialwissenschaften ► Soziologie ► Empirische Sozialforschung | |
| Schlagworte | COVID-19 modeling • Covid-19 pandemic • Deep learning • disaster management • Epidemic Modeling • machine learning • Statistical Learning |
| ISBN-10 | 981-99-9915-4 / 9819999154 |
| ISBN-13 | 978-981-99-9915-6 / 9789819999156 |
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