Publikationer från Malmö universitet
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Comparative Validation of Simulation Models for the COVID-19 Crisis
Malmö universitet, Internet of Things and People (IOTAP). Malmö universitet, Fakulteten för teknik och samhälle (TS), Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DVMT).ORCID-id: 0000-0002-8209-0921
(Department of Computing Science, Umeå University)
(Department of Computing Science, Umeå University)
Malmö universitet, Fakulteten för teknik och samhälle (TS), Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DVMT). Malmö universitet, Internet of Things and People (IOTAP).ORCID-id: 0000-0003-0998-6585
Visa övriga samt affilieringar
2021 (Engelska)Ingår i: Social Simulation for a Crisis / [ed] Dignum, Frank, Cham: Springer, 2021, s. 331-352Kapitel i bok, del av antologi (Övrigt vetenskapligt)
Abstract [en]

When simulation models shall be used to support decision-making, the trustworthiness of the results need to be ensured. Usually, models are validated against real-world data. Yet, in the ongoing pandemic, there is a lack of respective data that can be used to validate the model’s behaviour. To overcome this issue, this chapter discusses the validation of simulation models for the Covid-19 pandemic by comparing their results among each other. To this end, we present a formal comparison between the existing behaviour-based epidemiological model that was developed at the University of Oxford and the ASSOCC model.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Cham: Springer, 2021. s. 331-352
Serie
Computational Social Sciences, ISSN 2509-9574, E-ISSN 2509-9582
Nationell ämneskategori
Folkhälsovetenskap, global hälsa, socialmedicin och epidemiologi Datavetenskap (datalogi) Data- och informationsvetenskap
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:mau:diva-47270DOI: 10.1007/978-3-030-76397-8_12ISBN: 978-3-030-76396-1 (tryckt)ISBN: 978-3-030-76397-8 (digital)OAI: oai:DiVA.org:mau-47270DiVA, id: diva2:1617623
Tillgänglig från: 2021-12-07 Skapad: 2021-12-07 Senast uppdaterad: 2022-03-11Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltext

Person

Lorig, FabianDavidsson, Paul

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Lorig, FabianDavidsson, Paul
Av organisationen
Internet of Things and People (IOTAP)Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DVMT)
Folkhälsovetenskap, global hälsa, socialmedicin och epidemiologiDatavetenskap (datalogi)Data- och informationsvetenskap

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 82 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf