The ZoonosisMAGS Project (Part 1): Population‐Based Geosimulation of Zoonoses in an Informed Virtual Geographic Environment
Notice bibliographique
Résumé
To overcome the limits of current epidemiological models and simulation of zoonosis spread in which the spatial/geographic dimension is either missing or quite limited, we propose a geosimulation approach integrating population modeling, patch modeling, and the simulation of population interactions and mobility, using georeferenced data. In this chapter, we present the foundations of our population-based approach integrating the spatial and mobility dimensions, with a special emphasis on the extended compartment model that we propose to model populations’ interaction and evolution. The associated simulation tool uses the new concept of Informed Virtual Geographic Environment. We illustrate the application of this approach to the case of Lyme disease spread. The usefulness of this new model is illustrated by a series of simulations over long periods (40 years) using realistic climatic scenarios (observed global increase of temperatures between 1970 and 2010). The simulation results allow for the study of the establishment of tick colonies in noninfected areas at different latitudes (represented by a difference of their mean annual temperatures), as well as the extent of the infection spread when it starts in an area with already established tick colonies, from which birds migrate to northern and colder areas in spring and to which they return in fall.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».