Prediction of infectious disease epidemics via weighted density ensembles

Accurate and reliable predictions of infectious disease dynamics can be valuable to public health organizations that plan interventions to decrease or prevent disease transmission. A great variety of models have been developed for this task, using different model structures, covariates, and targets for prediction. Experience has shown that the performance of these models varies; some tend to do better or worse in different seasons or at different points within a season. Ensemble methods combine multiple models to obtain a single prediction that leverages the strengths of each model. We considered a range of ensemble methods that each form a predictive density for a target of interest as a weighted sum of the predictive densities from component models. In the simplest case, equal weight is assigned to each component model; in the most complex case, the weights vary with the region, prediction target, week of the season when the predictions are made, a measure of component model uncertainty, and recent observations of disease incidence. We applied these methods to predict measures of influenza season timing and severity in the United States, both at the national and regional levels, using three component models. We trained the models on retrospective predictions from 14 seasons (1997/1998 - 2010/2011) and evaluated each model's prospective, out-of-sample performance in the five subsequent influenza seasons. In this test phase, the ensemble methods showed overall performance that was similar to the best of the component models, but offered more consistent performance across seasons than the component models. Ensemble methods offer the potential to deliver more reliable predictions to public health decision makers.Comment: 20 pages, 6 figure

Localized Structured Prediction

Key to structured prediction is exploiting the problem structure to simplify the learning process. A major challenge arises when data exhibit a local structure (e.g., are made by "parts") that can be leveraged to better approximate the relation between (parts of) the input and (parts of) the output. Recent literature on signal processing, and in particular computer vision, has shown that capturing these aspects is indeed essential to achieve state-of-the-art performance. While such algorithms are typically derived on a case-by-case basis, in this work we propose the first theoretical framework to deal with part-based data from a general perspective. We derive a novel approach to deal with these problems and study its generalization properties within the setting of statistical learning theory. Our analysis is novel in that it explicitly quantifies the benefits of leveraging the part-based structure of the problem with respect to the learning rates of the proposed estimator.Comment: 53 pages, 7 figures, 1 algorith

A Computational Academic Integrity Framework

L'abast creixent i la naturalesa canviant dels programes acadèmics constitueixen un repte per a la integritat dels protocols tradicionals de proves i exàmens. L'objectiu d'aquesta tesi és introduir una alternativa als enfocaments tradicionals d'integritat acadèmica, per a cobrir la bretxa del buit de l'anonimat i donar la possibilitat als instructors i administradors acadèmics de fer servir nous mitjans que permetin mantenir la integritat acadèmica i promoguin la responsabilitat, accessibilitat i eficiència, a més de preservar la privadesa i minimitzin la interrupció en el procés d'aprenentatge. Aquest treball té com a objectiu començar un canvi de paradigma en les pràctiques d'integritat acadèmica. La recerca en l'àrea de la identitat de l'estudiant i la garantia de l'autoria són importants perquè la concessió de crèdits d'estudi a entitats no verificades és perjudicial per a la credibilitat institucional i la seguretat pública. Aquesta tesi es basa en la noció que la identitat de l'alumne es compon de dues capes diferents, física i de comportament, en les quals tant els criteris d'identitat com els d'autoria han de ser confirmats per a mantenir un nivell raonable d'integritat acadèmica. Per a això, aquesta tesi s'organitza en tres seccions, cadascuna de les quals aborda el problema des d'una de les perspectives següents: (a) teòrica, (b) empírica i (c) pragmàtica.El creciente alcance y la naturaleza cambiante de los programas académicos constituyen un reto para la integridad de los protocolos tradicionales de pruebas y exámenes. El objetivo de esta tesis es introducir una alternativa a los enfoques tradicionales de integridad académica, para cubrir la brecha del vacío anonimato y dar la posibilidad a los instructores y administradores académicos de usar nuevos medios que permitan mantener la integridad académica y promuevan la responsabilidad, accesibilidad y eficiencia, además de preservar la privacidad y minimizar la interrupción en el proceso de aprendizaje. Este trabajo tiene como objetivo iniciar un cambio de paradigma en las prácticas de integridad académica. La investigación en el área de la identidad del estudiante y la garantía de la autoría son importantes porque la concesión de créditos de estudio a entidades no verificadas es perjudicial para la credibilidad institucional y la seguridad pública. Esta tesis se basa en la noción de que la identidad del alumno se compone de dos capas distintas, física y de comportamiento, en las que tanto los criterios de identidad como los de autoría deben ser confirmados para mantener un nivel razonable de integridad académica. Para ello, esta tesis se organiza en tres secciones, cada una de las cuales aborda el problema desde una de las siguientes perspectivas: (a) teórica, (b) empírica y (c) pragmática.The growing scope and changing nature of academic programmes provide a challenge to the integrity of traditional testing and examination protocols. The aim of this thesis is to introduce an alternative to the traditional approaches to academic integrity, bridging the anonymity gap and empowering instructors and academic administrators with new ways of maintaining academic integrity that preserve privacy, minimize disruption to the learning process, and promote accountability, accessibility and efficiency. This work aims to initiate a paradigm shift in academic integrity practices. Research in the area of learner identity and authorship assurance is important because the award of course credits to unverified entities is detrimental to institutional credibility and public safety. This thesis builds upon the notion of learner identity consisting of two distinct layers (a physical layer and a behavioural layer), where the criteria of identity and authorship must both be confirmed to maintain a reasonable level of academic integrity. To pursue this goal in organized fashion, this thesis has the following three sections: (a) theoretical, (b) empirical, and (c) pragmatic

A computational academic integrity framework

L'abast creixent i la naturalesa canviant dels programes acadèmics constitueixen un repte per a la integritat dels protocols tradicionals de proves i exàmens. L'objectiu d¿aquesta tesi és introduir una alternativa als enfocaments tradicionals d'integritat acadèmica, per a cobrir la bretxa del buit de l'anonimat i donar la possibilitat als instructors i administradors acadèmics de fer servir nous mitjans que permetin mantenir la integritat acadèmica i promoguin la responsabilitat, accessibilitat i eficiència, a més de preservar la privadesa i minimitzin la interrupció en el procés d'aprenentatge. Aquest treball té com a objectiu començar un canvi de paradigma en les pràctiques d'integritat acadèmica. La recerca en l'àrea de la identitat de l'estudiant i la garantia de l'autoria són importants perquè la concessió de crèdits d'estudi a entitats no verificades és perjudicial per a la credibilitat institucional i la seguretat pública. Aquesta tesi es basa en la noció que la identitat de l'alumne es compon de dues capes diferents, física i de comportament, en les quals tant els criteris d'identitat com els d'autoria han de ser confirmats per a mantenir un nivell raonable d'integritat acadèmica. Per a això, aquesta tesi s'organitza en tres seccions, cadascuna de les quals aborda el problema des d'una de les perspectives següents: (a) teòrica, (b) empírica i (c) pragmàtica.El creciente alcance y la naturaleza cambiante de los programas académicos constituyen un reto para la integridad de los protocolos tradicionales de pruebas y exámenes. El objetivo de esta tesis es introducir una alternativa a los enfoques tradicionales de integridad académica, para cubrir la brecha del vacío anonimato y dar la posibilidad a los instructores y administradores académicos de usar nuevos medios que permitan mantener la integridad académica y promuevan la responsabilidad, accesibilidad y eficiencia, además de preservar la privacidad y minimizar la interrupción en el proceso de aprendizaje. Este trabajo tiene como objetivo iniciar un cambio de paradigma en las prácticas de integridad académica. La investigación en el área de la identidad del estudiante y la garantía de la autoría son importantes porque la concesión de créditos de estudio a entidades no verificadas es perjudicial para la credibilidad institucional y la seguridad pública. Esta tesis se basa en la noción de que la identidad del alumno se compone de dos capas distintas, física y de comportamiento, en las que tanto los criterios de identidad como los de autoría deben ser confirmados para mantener un nivel razonable de integridad académica. Para ello, esta tesis se organiza en tres secciones, cada una de las cuales aborda el problema desde una de las siguientes perspectivas: (a) teórica, (b) empírica y (c) pragmática.The growing scope and changing nature of academic programmes provide a challenge to the integrity of traditional testing and examination protocols. The aim of this thesis is to introduce an alternative to the traditional approaches to academic integrity, bridging the anonymity gap and empowering instructors and academic administrators with new ways of maintaining academic integrity that preserve privacy, minimize disruption to the learning process, and promote accountability, accessibility and efficiency. This work aims to initiate a paradigm shift in academic integrity practices. Research in the area of learner identity and authorship assurance is important because the award of course credits to unverified entities is detrimental to institutional credibility and public safety. This thesis builds upon the notion of learner identity consisting of two distinct layers (a physical layer and a behavioural layer), where the criteria of identity and authorship must both be confirmed to maintain a reasonable level of academic integrity. To pursue this goal in organized fashion, this thesis has the following three sections: (a) theoretical, (b) empirical, and (c) pragmatic

Une approche par boosting à la sélection de modèles pour l’analyse syntaxique statistique

International audienceIn this work we present our approach to model selection for statistical parsing via boosting. The method is used to target the inefficiency of current feature selection methods, in that it allows a constant feature selection time at each iteration rather than the increasing selection time of current standard forward wrapper methods. With the aim of performing feature selection on very high dimensional data, in particular for parsing morphologically rich languages, we test the approach, which uses the multiclass AdaBoost algorithm SAMME (Zhu et al., 2006), on French data from the French Treebank, using a multilingual discriminative constituency parser (Crabbé, 2014). Current results show that the method is indeed far more efficient than a naïve method, and the performance of the models produced is promising, with F-scores comparable to carefully selected manual models. We provide some perspectives to improve on these performances in future work