The impact of vaccination and social distancing on COVID-19: A compartmental model and an evolutionary game theory approach
Notice bibliographique
Résumé
The spread of COVID-19 disease is a worldwide issue that has impacted many countries. Mathematical modeling can help us better understand this disease and predict how different interventions and behavioral changes will affect disease progression. This study presents a compartmental model that corresponds to the COVID-19 trend in some countries. The compartments are: susceptible–exposed–unvaccinated infectious-partially vaccinated infectious–hospitalized–recovered–death–vaccinated (with at least three doses of vaccine). In this model, we have compartments such as individuals who have recovered but may re-infect if they come into contact with infection after completing the post-recovery immunity course, and individuals who have received one or two doses of vaccine are assumed to be partially immune and may infect. Individuals who have received at least three doses of vaccine are considered fully immune and will no longer be infected. The results show this model fits the data from the World Health Organization (WHO) for Finland, Denmark, the Netherlands, the United Kingdom, Italy, and Canada. Furthermore, the basic reproduction number of the proposed model is calculated, and we can compare it to the one released by the WHO to analyze the relative risk of infection based on the amount of investment in social distancing. People in Denmark, according to the study’s findings, invested less in social distancing than people in the other five countries. Finally, we use evolutionary game theory to examine the impact of changing strategy from not-vaccinated to partially vaccinated (with one or two doses of vaccine) in a population that is not fully immune.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».