Modeling the spread of the 1918 Influenza pandemic in a Newfoundland community
Notice bibliographique
Résumé
Infectious disease epidemics have played and continue to play important roles in human populations. At different geographical levels, the spread of epidemics are affected by multiple demographic, social, cultural, political, economic, and other factors. Variation in these factors often produces different local or regional outcomes, so it is important for researchers to understand how individual behaviors and interactions can produce and explain larger patterns of disease spread. In small, traditional communities, important factors include settlement and household organization, daily behaviors, and relationships among residents. This research uses two computer simulation models to test the relative impact of these factors on disease spread in a small study community in Newfoundland and Labrador in the early 20th century, using data from the 1918 flu pandemic and other archival sources. In the agent-based model, which emphasizes movement to important social spaces, schoolchildren drive the size and timing of epidemics. In the social network model, which reflects important relationships among community residents, epidemics begun by adult women tend to be slower and smaller than epidemics begun by other types of individuals. These results demonstrate that, based on their roles in the community, members of different age and sex groups can strongly affect epidemic outcomes. Further, because simulation models are often used to develop or recommend public health policies or intervention strategies, the different results of the two models indicate the importance of selecting appropriate design features to ensure the best possible recommendations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».