数据集概述
本数据集为论文《Analysing the distribution of SARS-CoV-2 infections in schools: integrating model predictions with real world observations》配套资源，包含安大略省学校COVID-19感染原始数据、处理后数据及传播建模分析代码，用于整合模型预测与实际观测，研究学校内SARS-CoV-2感染分布特征。
文件详解
- 数据文件
- 文件名称：school_active_cases_ON.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含安大略省公立学校在10个不同日期报告的COVID-19感染数数据集，基于covidtesting.csv原始数据创建
- 文件名称：covidtesting.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含covidtesting.csv，每日报告安大略省不同公立学校COVID-19感染细分数据，来源为安大略省开放数据平台
- 文件名称：schoolrecentcovid2021_2022.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含schoolrecentcovid2021_2022.csv，报告安大略省COVID-19病例状态数据，来源为安大略省开放数据平台
- 代码文件
- 文件名称：school_active_cases_pdf.m
- 文件格式：M
- 字段映射介绍：MATLAB代码，基于school_active_cases_ON.zip数据集获取特定日期学校二次感染的概率密度函数（PDF）
- 文件名称：U_jet2.m
- 文件格式：M
- 字段映射介绍：用户自定义MATLAB函数，为gZ_code.m提供支持，模拟简单射流/ puff的演化
- 文件名称：gZ_code.m
- 文件格式：M
- 字段映射介绍：MATLAB代码，获取远程传播、近场传播或两者共同导致的二次感染的分析PDF
- 文档文件
- 文件名称：README.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：数据集说明文档
数据来源
论文《Analysing the distribution of SARS-CoV-2 infections in schools: integrating model predictions with real world observations》、安大略省开放数据平台（https://data.ontario.ca）
适用场景
- 学校疫情传播分析: 利用感染数据研究SARS-CoV-2在安大略省学校的分布特征与时间变化趋势
- 疫情模型验证: 整合模型预测结果与实际观测数据，验证学校疫情传播模型的准确性
- 传播途径研究: 通过gZ_code.m分析远程、近场传播对二次感染的贡献
- 公共卫生决策支持: 为学校COVID-19防控策略制定提供数据与模型支持
- 教育机构疫情监测: 基于每日感染数据跟踪学校疫情状态，辅助疫情响应措施调整
