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Enregistrement W2002087380 · doi:10.1007/s00285-010-0341-0

Optimal control of epidemics with limited resources

2010· article· en· W2002087380 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematical Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimal controlIsolation (microbiology)Epidemic modelMathematical optimizationVaccination policyVaccinationComputer scienceEpidemic controlMathematicsOperations researchInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)BiologyMedicineVirologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We extend the existing work on the time-optimal control of the basic SIR epidemic model with mass action contact rate. Previous results have focused on minimizing an objective function that is a linear combination of the cost associated with using control and either the outbreak size or the infectious burden. We instead, provide analytic solutions for the control that minimizes the outbreak size (or infectious burden) under the assumption that there are limited control resources. We provide optimal control policies for an isolation only model, a vaccination only model and a combined isolation-vaccination model (or mixed model). The optimal policies described here contain many interesting features especially when compared to previous analyses. For example, under certain circumstances the optimal isolation only policy is not unique. Furthermore the optimal mixed policy is not simply a combination of the optimal isolation only policy and the optimal vaccination only policy. The results presented here also highlight a number of areas that warrant further study and emphasize that time-optimal control of the basic SIR model is still not fully understood.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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