cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5281/zenodo.7879716
title: SARS-CoV-2-Nowcasting und -R-Schaetzung

description: Das Nowcasting erstellt eine Schätzung des Verlaufs der Anzahl von bereits erfolgten SARS-CoV-2-Erkrankungsfällen in Deutschland unter Berücksichtigung des Diagnose-, Melde- und Übermittlungsverzugs. Aufbauend auf dem Nowcasting kann eine Schätzung der zeitabhängigen Reproduktionszahl R durchgeführt werden. Die Reproduktionszahl beschreibt, wie viele Menschen eine infizierte Person im Mittel ansteckt. Sie kann nicht alleine als Maß für Wirksamkeit/Notwendigkeit von Maßnahmen herangezogen werden. Wichtig sind außerdem u.a. die absolute Zahl der täglichen Neuinfektionen sowie die Schwere der Erkrankungen. Die absolute Zahl der Neuinfektionen muss klein genug sein, um eine effektive Kontaktpersonennachverfolgung zu ermöglichen und die Kapazitäten von Intensivbetten nicht zu überlasten.
DOI: 10.5281/zenodo.4774400
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description: Das Nowcasting erstellt eine Schätzung des Verlaufs der Anzahl von bereits erfolgten SARS-CoV-2-Erkrankungsfällen in Deutschland unter Berücksichtigung des Diagnose-, Melde- und Übermittlungsverzugs. Aufbauend auf dem Nowcasting kann eine Schätzung der zeitabhängigen Reproduktionszahl R durchgeführt werden. Die Reproduktionszahl beschreibt, wie viele Menschen eine infizierte Person im Mittel ansteckt. Sie kann nicht alleine als Maß für Wirksamkeit/Notwendigkeit von Maßnahmen herangezogen werden. Wichtig sind außerdem u.a. die absolute Zahl der täglichen Neuinfektionen sowie die Schwere der Erkrankungen. Die absolute Zahl der Neuinfektionen muss klein genug sein, um eine effektive Kontaktpersonennachverfolgung zu ermöglichen und die Kapazitäten von Intensivbetten nicht zu überlasten.
DOI: 10.5281/zenodo.4891951
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DOI: 10.5281/zenodo.5500783
title: SARS-CoV-2-Nowcasting und -R-Schaetzung

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DOI: 10.5281/zenodo.5715683
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DOI: 10.5281/zenodo.5725954
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DOI: 10.5281/zenodo.5819218
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DOI: 10.5281/zenodo.5866915
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DOI: 10.5281/zenodo.5976071
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DOI: 10.5281/zenodo.6196210
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DOI: 10.5281/zenodo.6293298
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DOI: 10.5281/zenodo.6361000
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DOI: 10.5281/zenodo.6400230
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DOI: 10.5281/zenodo.6451098
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DOI: 10.5281/zenodo.6519379
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DOI: 10.5281/zenodo.6644127
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DOI: 10.5281/zenodo.7080448
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DOI: 10.5281/zenodo.7109302
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DOI: 10.5281/zenodo.7269325
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DOI: 10.5281/zenodo.7321393
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DOI: 10.5281/zenodo.7440351
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DOI: 10.5281/zenodo.7500330
title: SARS-CoV-2-Nowcasting und -R-Schaetzung

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DOI: 10.5281/zenodo.7894262
title: SARS-CoV-2-Nowcasting und -R-Schaetzung

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DOI: 10.17035/cardiff.27891042
title: Measuring photon correlation using imperfect detectors- data

description: Research data linked to https://arxiv.org/html/2411.12835v1. Accepted for publication in Physical Review Applied. Files labelled according to published article.Figure_1a: Photon statistics for 3 canonical light sources. Column 1 = time. Other columns = probability of second photon detection for the 3 sources, as labelled.Figure_1b: Saturation of a detector with deadtime for 3 canonical light sources. Column 1= Detectable events. Other columns = detections, for the 3 sources, as labelled.Figure_2a: Loss of detector efficiency with detection rate. Column 1 = Detectable events. Other columns = detector efficiency for different sources. Figure_2b: Column 1= Waiting times. Column 2 = Waiting time distribution. Column 3 = efficiency.Figure 2b_insert: Column 1 = Waiting time. Column 2= detections. Figure_2c: Efficiency drop with detection rate. Column 1= Detections. Other columns = detector efficiency for the 3 canonical sources. Figure_3b; Second order correlation versus incident rate. Column 1= Time. Other columns = second order correlation function for the different detected rates, as labelled.Figure_3c: Third order correlation matrix. Row 1 and Column 1 =Time differences. Other cells are the (normalised) 3rd order correlation function.Figure_3d: Column 1= Detections. Column 2 = second order correlation. [2 data files are included, for the experimental data and the result of the simulation model] Figure_3e: Column 1= Detections. Column 2 = third order correlation. [2 data files are included, for the experimental data and the result of the simulation model] Figure_3f: Column 1= Detections. Column 2 = fourth order correlation. [2 data files are included, for the experimental data and the result of the simulation model] Figure 4a: Simulation of number of detectors (column 1) versus second order correlation function (other columns) for 3 incident rates, as labelled.Figure 4b: Simulation of number of detectors (column 1) versus coincidence rate (other columns) for 3 incident rates, as labelled.Figure_6a: Second order correlation from the Martiensen lamp. Column 1 = time, Column 2 = second order correlation. Same data is shown in Figure_6b at a smaller time range.Figure_6c: Magnitude of the second order correlation as the lens focal position is changed. Column 1 = focal position in mm. Column 2 = magnitude of second order correlation function.<br>
DOI: 10.5281/zenodo.4718360
title: SARS-CoV-2-Nowcasting und -R-Schaetzung

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