A methodological approach for modeling the spread of disease using geographical discrete-event spatial models
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The study of infectious disease models has become increasingly important during the COVID-19 pandemic. The forecasting of disease spread using mathematical models has become a common practice by public health authorities, assisting in creating policies to combat the spread of the virus. Common approaches to the modeling of infectious diseases include compartmental differential equations and cellular automata, both of which do not describe the spatial dynamics of disease spread over unique geographical regions. We introduce a new methodology for modeling disease spread within a pandemic using geographical models. We demonstrate how geography-based Cell-Discrete-Event Systems Specification (DEVS) and the Cadmium JavaScript Object Notation (JSON) library can be used to develop geographical cellular models. We exemplify the use of these methodologies by developing different versions of a compartmental model that considers geographical-level transmission dynamics (e.g. movement restriction or population disobedience to public health guidelines), the effect of asymptomatic population, and vaccination stages with a varying immunity rate. Our approach provides an easily adaptable framework that allows rapid prototyping and modifications. In addition, it offers deterministic predictions for any number of regions simulated simultaneously and can be easily adapted to unique geographical areas. While the baseline model has been calibrated using real data from Ontario, we can update and/or add different infection profiles as soon as new information about the spread of the disease become available.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| 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