Informação de Confiança

Os links abaixo foram previamente lidos por pelo menos um membro do CEAUL e são considerados fontes seguras e de confiança. São aqui disponibilizados para garantir fontes originais para quem procura informação comprovadamente de qualidade. Se tiver alguma informação que ache que devia estar aqui contacte-nos.

Royal Statistical Society – Guia para uma melhor interpretação das estatísticas por detrás do COVID-19

International Statistical Institute – Repositório do Instituto Internacional de Estatística para recursos relacionados com a pandemia Covid-19

John Hopkins – Mapa do COVID-19

GITHUB – Dados de Itália

Epistat – Dados da Bélgica

GOV.UK – Conjuntos de dados relacionados com o briefing diário do Governo britânico à imprensa

ECDC – Faz download dos dados de hoje sobre a distribuição geográfica dos casos COVID-19 a nível mundial

Portal de Dados Abertos da UE – Dados sobre o novo coronavírus na origem do surto de COVID-19

Worldometer – Coronavirus

Kaggle – uma empresa da Google, congrega uma comunidade on-line de cientistas de dados e profissionais de Machine Learning. O Kaggle permite que os utilizadores encontrem e publiquem bases de dados, explorem e construam modelos num ambiente Web e ainda participem em competições para resolver desafios na área de ciência de
dados. Várias bases de dados estão disponíveis no contexto do COVID-19

Visual Capitalist – Trajectória da Infecção do COVID-19: comparações entre países, com possibilidade de separar a análise por continente. Uma chamada de atenção, os valores apresentados são valores absolutos e os países têm diferentes dimensões da população, o que pode tornar o gráfico enganador. Como tal, o mais interessante é comparar os declives das trajectórias, não os valores absolutos.

WIRED – Don’t believe in everything you hear, and know how to judge if you should hear a “specialist”. He might not be one. A great piece on the topic

A análise mais recente (01/04/2020) do Finantial Times aos números da epidemia

O estado do surto em números e em gráficos, por Jaime Figueiredo, no Expresso (a 2 de Abril de 2020)

The Guardian – Why what we think we know about UK’s coronavirus death toll is wrong?

The Guardian – Um trabalho de referência, por dois dos mais influentes estatísticos da actualidade, sobre os números e as análises por trás do COVID-19.

Por detrás das figuras e dos gráficos existem pressupostos que devem ser detalhados – um bom exemplo na Visual Capitalist: The Math Behind Social Distancing

Uma excelente interface para podermos escolher uma grande variedade de parâmetros envolvidos num modelo epidemiológico e perceber, de acordo com essa variedade, como os cenários mudam em função dos pressupostos que são feitos. Prever o futuro não é simples, não o tente fazer em casa sozinho!

Uma fantástica análise por Antoine Soetewey, incluindo exemplos de modelos SEIRs e como criar um dashboard como este para a Béligica para o seu próprio pais. – Link

FLOWINGDATA – How to Flatten the Curve, a Social Distancing Simulation and Tutorial

R-bloggers – How to make that crazy Fox News y axis chart with ggplot2 and scales

Linkedin – Erros na análise de André Dias sobre a pandemia de Covid-19

Thread – Boa descrição, em linguagem não técnica, de como o virus do COVID-19 infecta uma célula

Público – O que é o COVID-19 e porque é que algo tão simples como lavar as mão impede a transmissão da infecção.

Journalist’s Resource – Epidemiological models: 10 things journalists covering coronavirus research should know

medRxiv – Humoral immune response and prolonged PCR positivity in a cohort of 1343 SARS-CoV 2 patients in the New York City region

Imperial College London – Estimação dos níveis de infecção/imunização e medição do impacto das medidas de contenção que foram realizadas em vários países principalmente naqueles que têm um nível de infecção mais elevado como Espanha ou Itália

Imperial College London – Várias estratégias possíveis para contenção do vírus e compara o que aconteceria se não houvesse medidas de nenhum tipo com as várias possibilidades de contenção: Mitigação ou supressão.

Significance – Neste link podemos ver uma lista de artigos publicados pela Significance no contexto da COVID-19. Esta é uma revista oficial e website desenvolvida pelas sociedades Royal Statistical Society e American Statistical Association. Estes artigos, escritos por estatísticos, ajudam a compreender os dados e a olhar para a informação num contexto apropriado.

Significance – A chave para a real perceção dos números da pandemia: testes!