Behavioral regimes in the evolution of extremal epidemic graphs
Notice bibliographique
Résumé
Models of epidemic spread often incorporate contact networks along which the epidemic can spread. The character of the network can have a substantial impact on the course of the epidemic. In this study networks are optimized to yield long-lasting epidemics. These networks represent an upper bound on one type of network behavior. The evolutionary algorithm used searches the space of networks with a specified degree sequence, with degrees representing the number of sexual partners of each member of the population. The representation used is a linear chromosome specifying a series of editing moves applied to an initial network. The initial network specifies the degree sequence of the searched networks implicitly and the editing moves preserve the degree sequence. The evolutionary algorithm uses a non-standard type of restart in which the currently best network in the population replaces the initial network. This restart operator is called a recentering operator. The recentering operator moves the evolving population to successively higher fitness portions of the network space. In this study the algorithm is applied to networks with average degree from 2.5 to 7. In low-degree networks, short epidemics result from failure of the disease to spread through the relatively sparse links of the network. In high-degree networks, short epidemics result from the rapid infection of the entire population. The evolutionary algorithm is able to optimize both high and low degree networks to significantly increase the epidemic duration.
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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 | 0,000 |
| 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 ».