Modelling of Vaccination Strategies for Epidemics using Evolutionary Computation
Notice bibliographique
Résumé
Personal contact networks that represent social interactions can be used to identify who can infect whom during the spread of an epidemic. The structure of a personal contact network has great impact upon both epidemic duration and the total number of infected individuals. A vaccine, with varying degrees of success, can reduce both the length and spread of an epidemic, but in the case of a limited supply of vaccine a vaccination strategy must be chosen, and this has a significant effect on epidemic behaviour.In this study we consider four different vaccination strategies and compare their effects upon epidemic duration and spread. These are random vaccination, high degree vaccination, ring vaccination, and the base case of no vaccination. All vaccinations are applied as the epidemic progresses, as opposed to in advance. The strategies are initially applied to static personal contact networks that are known ahead of time. They are then applied to personal contact networks that are evolved as the vaccination strategy is applied. When any form of vaccination is applied, all strategies reduce both duration and spread of the epidemic. When applied to a static network, random vaccination performs poorly in terms of reducing epidemic duration in comparison to strategies that take into account connectivity of the network. However, it performs surprisingly well when applied on the evolved networks, possibly because the evolutionary algorithm is unable to take advantage of a fixed strategy.
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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 | 0,000 | 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 ».