Spatial early warning signals of social and epidemiological tipping points in a coupled behaviour-disease network
Notice bibliographique
Résumé
The resurgence of infectious diseases due to vaccine refusal has highlighted the role of interactions between disease dynamics and the spread of vaccine opinion on social networks. Shifts between disease elimination and outbreak regimes often occur through tipping points. It is known that tipping points can be predicted by early warning signals (EWS) based on characteristic dynamics near the critical transition, but the study of EWS in coupled behaviour-disease networks has received little attention. Here, we test several EWS indicators measuring spatial coherence and autocorrelation for their ability to predict a critical transition corresponding to disease outbreaks and vaccine refusal in a multiplex network model. The model couples paediatric infectious disease spread through a contact network to binary opinion dynamics of vaccine opinion on a social network. Through change point detection, we find that mutual information and join count indicators provided the best EWS. We also show the paediatric infectious disease natural history generates a discrepancy between population-level vaccine opinions and vaccine immunity status, such that transitions in the social network may occur before epidemiological transitions. These results suggest that monitoring social media for EWS of paediatric infectious disease outbreaks using these spatial indicators could be successful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».