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Enregistrement W2607947623 · doi:10.1002/mma.4411

Dynamics of virus infection models with density‐dependent diffusion and Beddington–DeAngelis functional response

2017· article· en· W2607947623 sur OpenAlexaff
Shaoli Wang, Jia‐Fang Zhang, Fei Xu, Xinyu Song

Notice bibliographique

RevueMathematical Methods in the Applied Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Henan ProvinceChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFunctional responseMathematicsDynamics (music)Basic reproduction numberViral infectionVirusStrain (injury)DiffusionLyapunov functionApplied mathematicsDiffusion processVirologyBiologyComputer scienceMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we integrate both density‐dependent diffusion process and Beddington–DeAngelis functional response into virus infection models to consider their combined effects on viral infection and its control. We perform global analysis by constructing Lyapunov functions and prove that the system is well posed. We investigated the viral dynamics for scenarios of single‐strain and multi‐strain viruses and find that, for the multi‐strain model, if the basic reproduction number for all viral strains is greater than 1, then each strain persists in the host. Our investigation indicates that treating a patient using only a single type of therapy may cause competitive exclusion, which is disadvantageous to the patient's health. For patients infected with several viral strains, the combination of several therapies is a better choice. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,306 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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