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Enregistrement W2957796817 · doi:10.1186/s13662-019-2199-9

A new fractional SIRS-SI malaria disease model with application of vaccines, antimalarial drugs, and spraying

2019· article· en· W2957796817 sur OpenAlexfundno aff
Devendra Kumar, Jagdev Singh, Maysaa Al Qurashi, Dumitru Bǎleanu

Notice bibliographique

RevueAdvances in Difference Equations · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFractional Differential Equations Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthKing Saud University
Mots-clésMalariaUniquenessOrdinary differential equationMathematicsDiseaseMedicineApplied mathematicsImmunologyDifferential equationInternal medicineMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present paper deals with a new fractional SIRS-SI model describing the transmission of malaria disease. The SIRS-SI malaria model is modified by using the Caputo–Fabrizio fractional operator for the inclusion of memory. We also suggest the utilization of vaccines, antimalarial medicines, and spraying for the treatment and control of the malaria disease. The theory of fixed point is utilized to examine the existence of the solution of a fractional SIRS-SI model describing spreading of malaria. The uniqueness of the solution of SIRS-SI model for malaria is also analyzed. It is shown that the treatments have great impact on the dynamical system of human and mosquito populations. The numerical simulation of fractional SIRS-SI malaria model is performed with the aid of HATM and Maple packages to show the effect of different parameters of the treatment of malaria disease. The numerical results for fractional SIRS-SI malaria model reveal that the recommended approach is very accurate and effective.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations174
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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