A Dynamic Structural Model of Virus Diffusion and Network Production: A First Report
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a dynamic structural model to evaluate economic and public health effects of the diffusion of COVID-19, as well as the impact of factual and counterfactual public policies. Our framework combines a SIR epidemiological model of virus diffusion with a structural game of network production and social interactions. The economy comprises three types of geographic locations: homes, workplaces, and consumption places. Each individual has her own set of locations where she develops her life. The combination of these sets for all the individuals determines the economy's production and social network. Every day, individuals choose to work and consume either outside (with physical interaction with other people) or remotely (from home, without physical interactions). Working (and consuming) outside is more productive and generates stronger complementarities (positive externality). However, in the presence of a virus, working outside facilitates infection and the diffusion of the virus (negative externality). Individuals are forward-looking. We characterize an equilibrium of the dynamic network game and present an algorithm for its computation. We describe the estimation of the parameters of the model combining several sources of data on COVID-19 in Ontario, Canada: daily epidemiological data; hourly electricity consumption data; and daily cell phone data on individuals' mobility. We use the model to evaluate the health and economic impact of several counterfactual public policies: subsidies for working at home; testing policies; herd immunity; and changes in the network structure. These policies generate substantial differences in the propagation of the virus and its economic impact.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».