Analyzing and modeling spatial and temporal dynamics of infectious diseases
Notice bibliographique
Résumé
Foreword ix Nicholas Chrisman Acknowledgements xi Editors xiii Contributors xv PART I OVERVIEW 1 Introduction to Analyzing and Modeling Spatial and Temporal Dynamics of Infectious Diseases 3 Dongmei Chen, Bernard Moulin, and Jianhong Wu 2 Modeling the Spread of Infectious Diseases: A Review 19 Dongmei Chen PART II MATHEMATICAL MODELING OF INFECTIOUS DISEASES 3 West Nile Virus: A Narrative from Bioinformatics and Mathematical Modeling Studies 45 U.S.N. Murty, Amit K. Banerjee, and Jianhong Wu 4 West Nile Virus Risk Assessment and Forecasting Using Statistical and Dynamical Models 77 Ahmed Abdelrazec, Yurong Cao, Xin Gao, Paul Proctor, Hui Zheng, and Huaiping Zhu 5 Using Mathematical Modeling to Integrate Disease Surveillance and Global Air Transportation Data 97 Julien Arino and Kamran Khan 6 Malaria Models with Spatial Effects 109 Daozhou Gao and Shigui Ruan 7 Avian Influenza Spread and Transmission Dynamics 137 Lydia Bourouiba, Stephen Gourley, Rongsong Liu, John Takekawa, and Jianhong Wu PART III SPATIAL ANALYSIS AND STATISTICAL MODELING OF INFECTIOUS DISEASES 8 Analyzing the Potential Impact of Bird Migration on the Global Spread of H5N1 Avian Influenza (2007 2011) Using Spatiotemporal Mapping Methods 163 Heather Richardson and Dongmei Chen 9 Cloud Computing Enabled Cluster Detection Using a Flexibly Shaped Scan Statistic for Real-Time Syndromic Surveillance 177 Paul Belanger and Kieran Moore 10 Mapping the Distribution of Malaria: Current Approaches and Future Directions 189 Leah R. Johnson, Kevin D. Lafferty, Amy McNally, Erin Mordecai, Krijn P. Paaijmans, Samraat Pawar, and Sadie J. Ryan 11 Statistical Modeling of Spatiotemporal Infectious Disease Transmission 211 Rob Deardon, Xuan Fang, and Grace P.S. Kwong 12 Spatiotemporal Dynamics of Schistosomiasis in China: Bayesian-Based Geostatistical Analysis 233 Zhi-Jie Zhang 13 Spatial Analysis and Statistical Modeling of 2009 H1N1 Pandemic in the Greater Toronto Area 247 Frank Wen, Dongmei Chen, and Anna Majury 14 West Nile Virus Mosquito Abundance Modeling Using Nonstationary Spatiotemporal Geostatistics 263 Eun-Hye Yoo, Dongmei Chen, and Curtis Russel 15 Spatial Pattern Analysis of Multivariate Disease Data 283 Cindy X. Feng and Charmaine B. Dean PART IV GEOSIMULATION AND TOOLS FOR ANALYZING AND SIMULATING SPREADS OF INFECTIOUS DISEASES 16 The ZoonosisMAGS Project (Part 1): Population-Based Geosimulation of Zoonoses in an Informed Virtual Geographic Environment 299 Bernard Moulin, Mondher Bouden, and Daniel Navarro 17 ZoonosisMAGS Project (Part 2): Complementarity of a Rapid-Prototyping Tool and of a Full-Scale Geosimulator for Population-Based Geosimulation of Zoonoses 341 Bernard Moulin, Daniel Navarro, Dominic Marcotte, Said Sedrati, and Mondher Bouden 18 Web Mapping and Behavior Pattern Extraction Tools to Assess Lyme Disease Risk for Humans in Peri-urban Forests 371 Hedi Haddad, Bernard Moulin, Franck Manirakiza, Christelle M'eha, Vincent Godard, and Samuel Mermet 19 An Integrated Approach for Communicable Disease Geosimulation Based on Epidemiological, Human Mobility and Public Intervention Models 403 Hedi Haddad, Bernard Moulin, and Marius Theriault 20 Smartphone Trajectories as Data Sources for Agent-based Infection-spread Modeling 443 Marcia R. Friesen and Robert D. McLeod Index 473
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».