Assessing Global Pandemic Risks from Emerging Infectious Diseases and High Containment Laboratory Leaks: A Country Level Spatial Network SIR Model Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Future pandemics could arise from several sources, notably, Emerging Infectious Diseases (EID); and lab leaks from High Containment Biological Laboratories (HCBL). Recent advances in infectious disease, information technology and biotechnology provide building blocks to reduce pandemic risk if deployed intelligently. However, the global nature of infectious diseases, distribution of HCBLs, and increasing complexity of transmission dynamics due to travel networks, make it difficult to determine how to best deploy mitigation efforts. Increasing understanding of the risk landscape posed by EID and HCBL lab leaks could improve risk reduction efforts. The presented paper develops a country level spatial network Susceptible Infected Removed (SIR) model based on global travel network data and relative risk measures of potential origin sources, EID and lab leaks from Biological Safety Level 3+ and 4 labs, to explore expected infections over the first 30 days of a pandemic. Model outputs indicate that for EID and lab leaks India, the US and China are most impacted at day 30. For EID, expected infections shift from high EID origin potential countries at day 10 to the US, India and China, while for lab leaks the US and India start with high lab leak potential. With respect to model uncertainties and limitations, results indicate several large wealthy countries are influential to pandemic risk from both EID and lab leaks indicating high leverage points for mitigation efforts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».