Transmission dynamics of a general temporal-spatial vector-host epidemic model with an application to the dengue fever in Guangdong, China
Notice bibliographique
Résumé
Due to the nature of the spread of vector-host epidemic disease, there are many factors affecting its dynamic behaviors. In this paper, a vector-host epidemic model with two seasonal development periods and awareness control of host is proposed to investigate the multi-effects of the spatial heterogeneity, seasonal development periods, temporal periodicity and awareness control. We first address the well-posedness of the model and then derive the basic reproduction number \begin{document}$ R_0 $\end{document} . In the case where \begin{document}$ R_0<1 $\end{document} , we establish the global attractivity of the disease-free periodic solution, and in the case where \begin{document}$ R_0>1 $\end{document} , we show that the disease is uniformly persistent and the system admits at least one positive periodic endemic steady state, and further obtain the global attractivity of the positive endemic constant steady state for the model with constant coefficients. As a case study, we conduct numerical simulations for the dengue fever transmission in Guangdong, China, 2014. We find that the greater heterogeneity of the mosquito distribution and human population may increase the risk of disease transmission, and the stronger awareness control may lower the risk of disease transmission.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».