Microscopic modeling of spatiotemporal epidemic dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Conventional techniques of epidemic modeling are based on compartmental models, where population groups are transitioning from one compartment to another - for example, S, I, or R, (Susceptible, Infectious, or Recovered). Then, they focus on learning macroscopic properties of disease spreading, such as the transition rates between compartments. Although these models are useful in studying epidemic dynamics, they lack the granularity needed for analyzing individual behaviors during an epidemic and understanding the relationship between individual decisions and the spread of the disease. In this paper, we develop microscopic models of spatiotemporal epidemic dynamics informed by mobility patterns of individuals and their interactions. In contrast to macroscopic models, microscopic epidemic models focus on individuals and their properties, such as their activity level, mobility behaviors, and impact of mobility behavior changes. Our microscopic spatiotemporal epidemic model allows to: (i) assess the risk of infection of an individual based on mobility patterns; (ii) assess the risk of infection associated with specific geographic areas and points-of-interest (POIs); (iii) assess the risk of infection of a trip in an urban environment; (iv) provide trip recommendation for mitigating the risk of infection; and (v) assess targeted intervention strategies that aim to control the epidemic spreading. Our work provides an evidence-based data-driven model to inform individuals about the infection risks associated with their mobility behavior during a pandemic, providing at the same time safer alternatives. It can also inform public policy about the effectiveness of targeted intervention strategies that aim to contain or mitigate the epidemic spread compared to horizontal measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».