Halting HIV/AIDS with avatars and havatars: a virtual world approach to modelling epidemics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A major deficit of all approaches to epidemic modelling to date has been the need to approximate or guess at human behaviour in disease-transmission-related contexts. Avatars are generally human-like figures in virtual computer worlds controlled by human individuals. METHODS: We introduce the concept of a "havatar", which is a (human, avatar) pairing. Evidence is mounting that this pairing behaves in virtual contexts much like the human in the pairing might behave in analogous real-world contexts. RESULTS: We propose that studies of havatars, in a virtual world, may give a realistic approximation of human behaviour in real-world contexts. If the virtual world approximates the real world in relevant details (geography, transportation, etc.), virtual epidemics in that world could accurately simulate real-world epidemics. Havatar modelling of epidemics therefore offers a complementary tool for tackling how best to halt epidemics, including perhaps HIV/AIDS, since sexual behaviour is a significant component of some virtual worlds, such as Second Life. CONCLUSION: Havatars place the control parameters of an epidemic in the hands of each individual. By providing tools that everyone can understand and use, we could democratise epidemiology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle