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Enregistrement W2751394758 · doi:10.1142/s0218339017500218

SWITCHING VACCINATION SCHEMES FOR VECTOR-BORNE DISEASES WITH SEASONAL FLUCTUATIONS

2017· article· en· W2751394758 sur OpenAlexafffund
Xinzhi Liu, Peter Stechlinski

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Systems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVaccinationConvergence (economics)ImmunizationChikungunyaEpidemic modelTransmission (telecommunications)VirologyAedes albopictusForcing (mathematics)MathematicsComputer scienceControl theory (sociology)BiologyControl (management)VirusMedicineImmunologyAedes aegyptiImmune systemArtificial intelligencePopulationTelecommunicationsEnvironmental healthLarvaEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theory is developed for an epidemic model of a seasonally-spreading vector-borne disease using a hybrid system framework. Applicable to diseases spread by mosquitoes (e.g., chikungunya and Zika virus via Aedes albopictus), seasonal variations in transmission are modeled using switching parameters to represent term-time forcing. The vector agent is assumed to exhibit a period of incubation upon infection, modeled using a distribution. Three hybrid control strategies are analyzed in detail: switching cohort immunization, pulse vaccination at pre-specified times, and state-dependent pulse vaccination. Methods from switched systems theory are used to derive threshold disease eradication conditions involving the model parameters; convergence of solutions to a disease-free set or periodic solution is shown. A comprehensive analysis is performed to compare and contrast the different control schemes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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