Modelling the Impact of Media‐Induced Social Distancing on the Containment of COVID‐19 in Beijing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the multiple waves of COVID‐19 in China and other countries, there is an urgent need to design effective containment, especially nonpharmaceutical interventions, to combat the transmission. Media reports on COVID‐19—which can induce precautionary behaviour such as social distancing, by providing disease‐related information to the public—are thought to be effective in containing the spread. We include the media‐reporting data collected from authoritative and popular websites, along with the corresponding IP‐visiting data, to study the effects of media reports in curbing the outbreak of COVID‐19 in Beijing. To quantify how social distancing affects the spread of COVID‐19, we differentiate the fully susceptible from those susceptibles who are media aware and practice social distancing or are quarantined. We propose a discrete compartment model with the fully susceptible, the media‐aware susceptible, and the quarantined susceptible as three separate classes. We adopt functions dependent on the media reports and the contacts of media‐aware susceptibles to describe the progression rate of susceptibles to media‐aware susceptibles. By fitting the targeted model to data on the two Beijing outbreaks, we estimated the reproduction numbers for the two outbreaks as R 0 = 1.6818 and R 0 = 1.3251, respectively. Cross‐correlation analysis on our collected data suggests a strong correlation between the media reporting and epidemic case data. Sensitivity and uncertainty analysis show that even with the intensified interventions in force, reducing either the social distancing uptake rate or the average duration of social distancing for media‐aware susceptibles could aggravate the severity of the two outbreaks in Beijing by magnifying the final confirmed cases and lengthening the end time of the pandemic. Our findings demonstrate that enhancing social distancing and media reporting alone, if done in sufficient measures, are enough to alleviate the COVID‐19 epidemic.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle