Unravelling Transmission in Epidemiological Models and its Role in the Disease-Diversity Relationship
Notice bibliographique
Résumé
With the decrease of biodiversity worldwide coinciding with an increase in disease outbreaks, investigating this link is more important then ever before. This review outlines the different modelling methods commonly used for pathogen transmission in animal host systems. There are a multitude of ways a pathogen can invade and spread through a host population. The assumptions of the transmission model used to capture disease propagation determines the outbreak potential, the net reproductive success (R0). This review offers an insight into the assumptions and motivation behind common transmission mechanisms and introduces a general framework with which contact rates, the most important parameter in disease dynamics, determines the transmission method. By using a general function introduced here and this general transmission model framework, we provide a guide for future disease ecologists for how to pick the contact function that best suites their system. Additionally, this manuscript attempts to bridge the gap between mathematical disease modelling and the controversially and heavily debated disease-diversity relationship, by expanding the summarized models to multiple hosts systems and explaining the role of host diversity in disease transmission. By outlining the mechanisms of transmission into a stepwise process, this review will serve as a guide to model pathogens in multi-host systems. We will further describe these models it in the greater context of host diversity and its effect on disease outbreaks, by introducing a novel method to include host species’ evolutionary history into the framework.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».