Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

The United States COVID-19 Forecast Hub dataset

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F22%3A00135665" target="_blank" >RIV/00216224:14310/22:00135665 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.nature.com/articles/s41597-022-01517-w" target="_blank" >https://www.nature.com/articles/s41597-022-01517-w</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1038/s41597-022-01517-w" target="_blank" >10.1038/s41597-022-01517-w</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The United States COVID-19 Forecast Hub dataset

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Academic researchers, government agencies, industry groups, and individuals have produced forecasts at an unprecedented scale during the COVID-19 pandemic. To leverage these forecasts, the United States Centers for Disease Control and Prevention (CDC) partnered with an academic research lab at the University of Massachusetts Amherst to create the US COVID-19 Forecast Hub. Launched in April 2020, the Forecast Hub is a dataset with point and probabilistic forecasts of incident cases, incident hospitalizations, incident deaths, and cumulative deaths due to COVID-19 at county, state, and national, levels in the United States. Included forecasts represent a variety of modeling approaches, data sources, and assumptions regarding the spread of COVID-19. The goal of this dataset is to establish a standardized and comparable set of short-term forecasts from modeling teams. These data can be used to develop ensemble models, communicate forecasts to the public, create visualizations, compare models, and inform policies regarding COVID-19 mitigation. These open-source data are available via download from GitHub, through an online API, and through R packages.

  • Název v anglickém jazyce

    The United States COVID-19 Forecast Hub dataset

  • Popis výsledku anglicky

    Academic researchers, government agencies, industry groups, and individuals have produced forecasts at an unprecedented scale during the COVID-19 pandemic. To leverage these forecasts, the United States Centers for Disease Control and Prevention (CDC) partnered with an academic research lab at the University of Massachusetts Amherst to create the US COVID-19 Forecast Hub. Launched in April 2020, the Forecast Hub is a dataset with point and probabilistic forecasts of incident cases, incident hospitalizations, incident deaths, and cumulative deaths due to COVID-19 at county, state, and national, levels in the United States. Included forecasts represent a variety of modeling approaches, data sources, and assumptions regarding the spread of COVID-19. The goal of this dataset is to establish a standardized and comparable set of short-term forecasts from modeling teams. These data can be used to develop ensemble models, communicate forecasts to the public, create visualizations, compare models, and inform policies regarding COVID-19 mitigation. These open-source data are available via download from GitHub, through an online API, and through R packages.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10103 - Statistics and probability

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Scientific Data

  • ISSN

    2052-4463

  • e-ISSN

    2052-4463

  • Svazek periodika

    9

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    DE - Spolková republika Německo

  • Počet stran výsledku

    15

  • Strana od-do

    1-15

  • Kód UT WoS článku

    000834818500002

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85135353963