Generalization of the Kermack-McKendrick SIR Model to a Patchy Environment for a Disease with Latency
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, with the assumptions that an infectious disease has a fixed latent period in a population and the latent individuals of the population may disperse, we reformulate an SIR model for the population living in two patches (cities, towns, or countries etc.), which is a generalization of the classic Kermack-McKendrick SIR model. The model is given by a system of delay differential equations with a fixed delay accounting for the latency and non-local terms caused by the mobility of the individuals during the latent period. We analytically show that the model preserves some properties that the classic Kermack-McKendrick SIR model possesses: the disease always dies out, leaving a certain portion of the susceptible population untouched (called final sizes). Although we can not determine the two final sizes, we are able to show that the ratio of the final sizes in the two patches is totally determined by the ratio of the dispersion rates of the susceptible individuals between the two patches. We also explore numerically the patterns by which the disease dies out, and find that the new model may have very rich patterns for the disease to die out. In particular, it allows multiple outbreaks of the disease before it goes to extinction, strongly contrasting to the classic Kermack-McKendrick SIR model.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».