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J-GLOBAL ID：202002262793620534   整理番号：20A1562354

ネットワーク連結性によるCOVID-19パンデミックリスクの可視化【JST・京大機械翻訳】

Visualizing COVID-19 pandemic risk through network connectedness

著者 (6件)： So Mike K.P. (Department of Information Systems, Business Statistics and Operations Management, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Hong Kong) ,  Tiwari Agnes (LKS Faculty of Medicine, The University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Tiwari Agnes (School of Nursing, Hong Kong Sanatorium and Hospital, Hong Kong) ,  Chu Amanda M.Y. (Department of Social Sciences, The Education University of Hong Kong, Tai Po, Hong Kong) ,  Tsang Jenny T.Y. (Department of Social Sciences, The Education University of Hong Kong, Tai Po, Hong Kong) ,  Chan Jacky N.L. (Department of Information Systems, Business Statistics and Operations Management, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Hong Kong)
資料名： International Journal of Infectious Diseases  (International Journal of Infectious Diseases)
巻： 96  ページ： 558-561  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3271A  ISSN： 1201-9712  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コロナウイルス病2019(COVID-19)の国内および国際普及により,パンデミックリスクを推定するために多くの注意が払われてきた。COVID-19パンデミックリスクの直接可視化を提供するために,十分に確立された科学的アプローチ,すなわちネットワーク解析の新しい応用を提案した。図形を図に提供した。COVID-19の報告された確認事例に基づいて,異なる領域間の連結性の程度を視覚的に示すことにより,ネットワーク解析は,パンデミックリスクを推定するための比較的簡単で強力な方法を提供することを実証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  情報科学 ,  *ネットワーク ,  *可視化 ,  連結性 ,  リスク評価
準シソーラス用語： ネットワーク解析 ,  汎発流行性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： コロナウイルス ,  情報学 ,  流行ネットワーク ,  パンデミック準備 ,  リスク評価 ,  可視化

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 連結性 ,  COVID-19パンデミック ,  リスク ,  可視化