Notice bibliographique
Résumé
Metapopulation models consist of graphs, with systems of dif-ferential equations at each vertex. This modeling paradigm is appropriate for the description of the spatio-temporal spread of infectious diseases. In this document, I present the setting of these models, and some of the mathematical techniques that can be used to study them. I conclude with a brief review of some models using this approach. 1 Foreword – Notation These lecture notes attempt to give a relatively exhaustive overview of methodological aspects of ordinary differential equations metapopulation models in the context of the spatial spread of diseases. They are based on work carried out with Pauline van den Driessche (in particular [5, 6, 7, 8]) and extensions of this work, and the work of all the authors cited. It is assumed that basic mathematical epidemiology is known. A certain number of reference works can be consulted, if such is not the case. Some of the most significative are the books of Anderson and May [3], Diekmann and Heesterbeek [21], Brauer and Castillo-Chavez [14] and Thieme [59]. Hethcote also gave a good review that focuses on vaccination aspects [30]. There are also reference works concerning specific diseases. The book of Hethcote and Yorke on gonorrhea [32] or the one of Busenberg and Cooke on vertically transmitted diseases [15] are but two examples. See also the papers in [17, 18, 27, 35, 43]. We adopt the convention that roman letters represent demographic parameters, whereas greek letters denote disease related parameters. No-tation has been adjusted, where possible, to abide to this rule. The SEIRS model, and its subcases (SI, SIS, SEI, SEIS, SIR and SIRS, to cite the most commonly used), will appear throughout this document, it is therefore detailed here with the parameters used in the manuscript. The flow diagram of the model is as follows: ∗Partly supported by MITACS and NSERC.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».