Data mapping framework in a digital library with computational epidemiology datasets

机译：具有计算流行病学数据集的数字图书馆中的数据映射框架

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Computational epidemiology employs computer models and informatics tools to reason about the spatio-temporal spread of diseases. The diversity of models, data sources, data representations, and modalities that are collected, used, and modified motivate the development of a digital library (DL) framework to support computational epidemiology. The heterogeneous content includes metadata, text, tables, spreadsheets, experimental descriptions, and large result files. There is no accepted framework that allows unified access to such content. We propose a framework for a digital library system tailored to such datasets to support computational network epidemiology.

机译：计算流行病学采用计算机模型和信息学工具来推断疾病的时空传播。收集，使用和修改的模型，数据源，数据表示形式和模态的多样性激励着数字图书馆（DL）框架的发展，以支持计算流行病学。异构内容包括元数据，文本，表格，电子表格，实验说明和大型结果文件。没有允许统一访问此类内容的公认框架。我们提出了一个针对此类数据集的数字图书馆系统框架，以支持计算网络流行病学。

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来源
《2014 IEEE/ACM Joint Conference on Digital Libraries》|2014年|449-450|共2页
会议地点 London(GB)
作者
Shamimul Hasan S.M.; Gupta S.; Fox E.A.; Bisset K.; Marathe M.V.;
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作者单位

Dept. of Comput. Sci., Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
data structures; digital libraries; DL framework; computational network epidemiology datasets; computer models; data mapping framework; data representations; data sources; digital library system; informatics tools; modalities; spatio-temporal spread; Computational modeling; Data models; Diseases; Libraries; Resource description framework; Sociology; Statistics; Digital library; Epidemiology; Simulation;

机译：数据结构;数字图书馆; DL框架;计算网络流行病学数据集;计算机模型;数据映射框架;数据表示;数据源;数字图书馆系统;信息学工具;模式;时空分布;计算模型;数据模型;疾病;图书馆资源描述框架;社会学;统计;数字图书馆;流行病学;模拟;;

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