Evaluating infectious disease outbreak potential and mitigation effectiveness on cruise ships
Notice bibliographique
Résumé
The cruise ship sector is a major part of the tourism industry, and an estimated over 30 million passengers are transformed worldwide each year. Cruise ships bring diverse populations into proximity for many days, facilitating the transmission of respiratory illnesses. The objective of this study is to develop a modeling framework to inform the development of viable disease risk management policies and measures to control disease outbreaks on cruises. Our model, parameterized and calibrated using the data of the COVID-19 outbreak on the Diamond Princess cruise ship in 2020, is used to assess the impact of the mitigation measures such as mask wearing, vaccination, on-board and pre-traveling testing measures. Our results indicate mask wearing in public places as the cheapest and most affordable measure can drop the number of cumulative confirmed cases by almost 50%. This measure along with the vaccination by declining the number of the cumulative confirmed cases by more than 94% is the most effective measure to control outbreaks on cruises. According to our findings, outbreaks are more predominant in the passenger population than the crew members, however, the protection measures are more beneficial if they are applied by both crew members and passengers. Regarding the testing measure, pre-traveling testing is more functional than the on-board testing to control outbreaks on cruises.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».