Analysis of an SIRS Model in Two-Patch Environment in Presence of Optimal Dispersal Strategy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Migration or dispersal of population plays an important role in disease transmission during an outbreak. In this work, we have proposed an SIRS compartmental epidemic model in order to analyze the system dynamics in a two-patch environment. Both the deterministic and fractional order systems have been considered in order to observe the impact of population dispersal. The following analysis has shown that we can have an infected system even if the basic reproduction number in one patch becomes less than unity. Moreover, higher dispersal towards a patch controls the infection level in the other patch to a greater extent. In the optimal control problem (both integer order and fractional), it is assumed that people’s dispersal rate will depend on the disease prevalence, and as such will be treated as a time-dependent control intervention. The numerical results reveal that there is a higher amount of recovery cases in both patches in the presence of optimal dispersal (both integer order and fractional). Not only that, implementation of people’s awareness reduces the infection level significantly even if people disperse at a comparatively higher rate. In a fractional system, it is observed that there will be a higher amount of recovery cases if the order of derivative is less than unity. The effect of fractional order is omnipotent in achieving a stable situation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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