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GCRI · バイオテクノロジーとバイオセキュリティ

バイオテクノロジーとバイオセキュリティのための疫学と公衆衛生科学

How epidemiology and public health science is applied in Biotechnology and Biosecurity. Epidemiology studies the distribution and determinants of health and disease in populations. It provides the evidence used to detect outbreaks, estimate burden and evaluate interventions.

01登録

Epidemiology and public health science for biotechnology and biosecurity on the record.

手法の記録STEM の手法
  1. 手法疫学と公衆衛生学
  2. スチュワードHealth Nexus
  3. 適用先バイオテクノロジーとバイオセキュリティ
  4. チェック検証
  5. 正式なページSTEM コモンズ
02申請

What epidemiology and public health science does here.

Epidemiology studies the distribution and determinants of health and disease in populations. It provides the evidence used to detect outbreaks, estimate burden and evaluate interventions. In health and biosecurity and food and agriculture, epidemiological evidence informs preparedness, resource allocation and the economic consequences of disease. It shows how health shocks interact with travel, labour, supply chains and public finance. The canonical description is on STEM Commons.

  1. 01

    Methods used here

    cohort and case-control studies; disease surveillance; transmission modelling; outbreak investigation; burden of disease estimation; spatial epidemiology.

  2. 02

    検証

    Findings are checked through replication, sensitivity analyses and comparison of independent surveillance streams. Transmission models are assessed by out-of-sample forecasting of case counts.

03地理

西アフリカの環境のエクスポージャー。

Population density, daytime surface heat and haze over West Africa, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページの環境曝露

このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供者
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(持続的な雲により依然として欠測あり)
出典
VIIRS NOAA-20 Level 3、8 日(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
8 日、衛星による 8 日間合成、持続的な雲により依然として欠測あり
ビルド時点で最新
2026-09-14
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の地表面温度の衛星観測値で、暑熱エクスポージャーの指標です。気温、暑さ指数、熱波警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
VIIRS NOAA-20 Deep Blue AOD(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による取得、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
表示日の大気全層にわたるヘイズ、煙、ダストの衛星観測値で、エクスポージャーの指標です。地表の PM2.5 でも大気質指数でも健康警報でもありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
MODIS Terra NDVI(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星指標、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の衛星による緑度指数で、作物と牧草地の状態の指標です。収量の推定値でも食料安全保障の警報でもありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

環境のエクスポージャー、西アフリカを枠に収めて。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • MODIS と VIIRS の大気プロダクト、NASA LANCE と LAADS DAAC。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 大気質予報、5 日、PM2.5(CAMS、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 大気モニタリング・サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • 過去1年の日別気温(ERA5、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 気候変動サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 任意レイヤー(レイヤー一覧に 14 のソース:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると地図上とここに提供元のクレジットを表示します。予報はモデル出力であり、派生指数は推定値です。

レイヤーと日付

  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • 地表面温度(日中、8日間合成):VIIRS NOAA-20 Level 3、8日間、NASA LANCE · 2026年9月14日
  • エアロゾル光学的厚さ、日次:VIIRS NOAA-20 Deep Blue AOD、NASA LANCE · 2026年10月13日
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
  • 植生の緑度(NDVI)、移動 8 日:MODIS Terra NDVI、NASA LANCE · 2026年10月13日

04データ

手法が使用するもの。

Datasets and records used by epidemiology and public health science on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.

データ役割ラベル
Notifiable disease reporting システム入力観測
Hospital and laboratory records入力観測
Household and health surveys入力観測
Vital registration入力観測
Genomic surveillance入力観測
05監視

Epidemic model.

この手法を追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。

Epidemic model

Biotechnology and biosecurity · Epidemiology and public health · Run R-4141

Rt above oneGCRI・バイオテクノロジーとバイオセキュリティ

流行曲線

手法カード

手法
疫学と公衆衛生学
モデル化する
SEIR, fitted
Generation time
4 days
ラベル
モデル化

パラメータ

Rt1.30.891.6
Doubling time (days)16531
Reporting fraction0.40.30.8
Epidemic model: the screen’s structure, terms and states for Biotechnology and biosecurity.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
06検証

結果の確認方法。

Findings are checked through replication, sensitivity analyses and comparison of independent surveillance streams. Transmission models are assessed by out-of-sample forecasting of case counts.

Reporting delays, under-ascertainment and confounding bias estimates. Behaviour change during outbreaks alters the parameters models rely on.

07シミュレーター

場所のネットワーク上の SEIR。

1 か所で始まった流行は、人々が他の場所でもつ接触の割合に応じてスモールワールド・ネットワークを通じて広がります。再生して、到達の順序と、対策のタイミングがピークをどう動かすかを見てください。明示された例示値を使う教育用モデルであり、予測ではありません。このページの地図は西アフリカを示していますが、モデル自体は特定の場所に結び付いていません。

管理策

基本再生産数 R0
2.5
潜伏期間
3.0 days
感染期間
5.0 days
他の場所での接触の割合
8%
ネットワーク内の場所
24
対策の開始日
40
対策による接触の減少
40%
シミュレーション日数
240 days

読み取り値

新規感染のピーク
3.91 per 1,000 a day
ピークの日
129
これまでに感染した割合
57%
到達した場所
100%
対策下の再生産数
1.50
数値、手法、出典
日1,000 人当たりの新規感染累積感染(%)
00.000.0
170.030.0
340.340.2
511.061.5
681.954.1
852.848.3
1023.4913.7
1193.8620.0
1363.8926.6
1533.7433.1
1703.5139.3
1873.2945.1
2042.8150.3
2211.8954.3
2381.0056.7

手法

  1. SEIR コンパートメント Kermack と McKendrick(1927)、Proc. R. Soc. A 115
  2. 移動によるメタ個体群の結合 Balcan and others (2009), PNAS 106
  3. スモールワールド・ネットワーク Watts and Strogatz (1998), Nature 393
  4. 感染症のモデリング Keeling and Rohani (2008), Princeton University Press
  5. 不確実性ファン(パラメータ・モンテカルロ) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
  6. 一因子ずつの感度分析(トルネード図) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

データ

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • 都市 Natural Earth
  • 空港 Natural Earth
  • 主要道路 Natural Earth
場所のネットワーク上の SEIR。説明用の教材モデルで、実測データではなくコントロールで設定した値に基づいて動きます。手法:SEIR コンパートメント(Kermack and McKendrick (1927)、Proc. R. Soc. A 115)、移動によるメタ個体群結合(Balcan and others (2009)、PNAS 106)、スモールワールド・ネットワーク(Watts and Strogatz (1998)、Nature 393)。
09ツインとカスケードのシミュレーター

Build the system model. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 国際保健規則との整合: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

管理策

  • NS-3 リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)
  • NS-10 方針と条項(機械可読な義務:定義、拘束、評価、執行)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NRS-H83 Hazard family: Health system capacity failure (NHS-1 health.system)
  • NRS-H41 ハザード・ファミリー:動物からヒトへのスピルオーバー(NHS-1 health.zoonotic)
  • NRS-H112 ハザード・ファミリー:ガバナンスと制度の機能不全(NHS-1 soc.governance)
  • NRS-H120 ハザード・ファミリー:相互接続システムの構造的脆弱性(NHS-1 sys.fragility)
  • NRS-H29 ハザード・ファミリー:大気汚染の発生(NHS-1 poll.air-quality)
  • NRS-H40 ハザード分類:血液媒介・性感染症(NHS-1 health.bloodborne)

観測

  • WHO Global Health Observatory OData API (including SPAR capacity scores) (listed for reference)
  • e-SPAR public portal (listed for reference)
  • WHO Disease Outbreak News (listed for reference)
  • International Health Regulations (IHR) capacity and health emergency preparedness

例示の地理

  • West Africa: 59 hexagonal cells
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
10スチュワードシップ

手法を維持する者。

Health Nexus stewards epidemiology and public health science for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11リスクと対応

連結したリスクに、実践的な対応を。

The sectors pandemic touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.

文脈を選ぶ

A6 つの部門にまたがる連関リスク15 の関係のうち 6

部門・ パンデミックストレス

説明用:実測ではなく、教材用の値による教材用の連鎖です。
B6 つの柱にまたがる応用的な対応引き継ぎ 18 件中 10 件

柱・ パンデミックKPI

説明用の適用例です。値は公表されているベンチマークで、読み取り欄に出典を示しています。

この文脈において依存または引き継ぎ、太いほど強いこの文脈の外

背景

パンデミック

人員の欠勤は、診療所から送配電網の運用、物流、農業労働へと波及します。

W · E · I · F · H · B

リスク

セクター
4 全 6
関係
6 全 15
結合
0.41 全体に占める割合

角、線、行にカーソルを合わせると、両側にわたって追跡できます。

ルート

パンデミックに適用

L · F · U · S · R · A

対応

柱
4 全 6
引き継ぎ
10 全 18
ループ
5 終了

期待値

レジリエンスの投資収益
–公表されたベンチマークなし
回避された損失
–公表されたベンチマークなし

柱、線、行にカーソルを合わせると、その適用方法を確認できます。

A:典型的な都市圏を想定した教育用の値に基づく教育用カスケード(ショック0.6、増幅率0.35、4ラウンド)であり、測定値ではありません。B:例示的な適用と各柱が責任を負うKPI。値は出典を示した公表済みベンチマークであり、予測ではありません。オープンな事象:NASA EONET(リアルタイム)。

12接続済み

このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。

13手法とエビデンス

The model, the data and the uncertainty.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

不確実性の幅

How far the outlook for epidemiology and public health science for biotechnology and biosecurity could spread, shown as ranges rather than a single line.

現在+5+10+15+20+25+30 y高低可能性が非常に高い範囲可能性が高い範囲
中央推定値
アンサンブルの中央値
範囲
IPCC の較正された表現における「可能性が高い」と「可能性が非常に高い」
アンサンブル
メンバー、シナリオ、初期条件を明示
あわせて読む
各入力に対する結果の感度
指標スケール上の説明用アンサンブルの広がりで、形式は IPCC の不確実性ガイダンスに従っています。予測ではありません。
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
14質問

質問と回答。

What are the limits of epidemiology and public health science in this field?
Reporting delays, under-ascertainment and confounding bias estimates. Behaviour change during outbreaks alters the parameters models rely on.
結果はどのように確認されますか?
Findings are checked through replication, sensitivity analyses and comparison of independent surveillance streams. Transmission models are assessed by out-of-sample forecasting of case counts.
このページの値は実際のものですか?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
この手法は他にどこで適用されていますか?
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

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手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。