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Enregistrement W3083234997 · doi:10.1186/s13662-020-02807-6

Modeling seasonal variation for mosquito-borne disease in the tropical monsoon environment

2020· article· en· W3083234997 sur OpenAlexfundno aff
Tingting Zheng, Linfei Nie, Zhidong Teng, Yantao Luo

Notice bibliographique

RevueAdvances in Difference Equations · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaChina Scholarship CouncilYork University
Mots-clésUniquenessAlgorithmOrdinary differential equationMathematicsBiologyDifferential equationMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mosquitoes play an important role in the spread of mosquito-borne diseases. Considering the sensitivity of mosquitoes’ aquatic stage to the seasonal shift, in this paper, we present a seasonally forced mosquito-borne epidemic model by incorporating mosquitoes’ aquatic stage (eggs, larvae, and pupae) and seasonal shift factor, which is a periodic discontinuous differential system. Firstly, some sufficient conditions for the existence and uniqueness of a disease-free solution are obtained. Further, we define the basic reproduction number $\mathcal{R}_{0}$ R 0 , and obtain the stability of the disease-free solution when $\mathcal{R}_{0}$ R 0 is less than one. And, if $\mathcal{R}_{0}$ R 0 is greater than one, the mosquito-borne disease is uniformly persistent and the model admits a positive periodic solution. Finally, some numerical simulations are given to illustrate the main theoretical results. In addition, simulation results also imply that ignoring the effects of seasonal succession can overestimate or underestimate mosquito-borne disease trends.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,319
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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