Optimal strategies for controlling the MERS coronavirus during a mass gathering
Notice bibliographique
Résumé
1 A two-group model for Middle East Respiratory Syndrome Coronavirus (MERS-CoV) is de2 signed and used to assess the impact of quarantine of susceptible individuals and a hypothetical 3 anti-MERS-CoV vaccine on the transmission dynamics of MERS-CoV within the two groups. 4 The model undergoes a backward bifurcation, which is shown to arise due to the assumption 5 that the hypothetical vaccine offers incomplete protection against infection. The model can 6 have one or more endemic equilibria when the associated reproduction number exceeds unity. 7 Uncertainty and sensitivity analyses are carried out to determine the effect of uncertainties in 8 the parameter estimates of the model, as well as to determine the main parameters that drive 9 the disease transmission process. The model is re-formulated as an optimal control problem, 10 and the resulting model is used to evaluate the impact of various control strategies. Numerical 11 simulations of the optimal control model suggest that if the cost of implementing quarantine and 12 vaccination strategies are high, the two strategies can be administered optimally by using their 13 maximum feasible (coverage) levels for a relatively shorter period of time (i.e., “hit-hard and 14 hit-early”), and the coverage level then continuously decreased the next few days afterwards. 15 Furthermore, a universal strategy, based on the combined use of quarantine and vaccination 16 strategies, is shown to be more effective than the singular implementation of either the vaccina17 tion or quarantine strategy. 18
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».