Application of Chebyshev Polynomial-Exponential Method and Tamimi-Ansari Method in Dengue Transmission Dynamics: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Dengue virus transmitted by mosquitoes, poses a significant global health threat, affecting millions of people annually. In this paper, we explore the dynamics of a dengue virus transmission model, structured as an epidemiological mathematical framework. The model divides the total population into seven compartments: susceptible humans S(t), exposed humans E(t), infected humans I(t), recovered humans R(t), susceptible mosquitoes M(t), exposed mosquitoes ME(t), and infected mosquitoes MI(t). We employed the Chebyshev polynomial-exponential method (CPEM) and Tamimi-Ansari method (TAM) to conduct an in-depth semi-analytical examination of this model. The numerical simulation using MATLAB® ode45 solver was used to compare the results with CPEM and TAM, validating the accuracy and effectiveness of the obtained solutions. The comparison shows no significant differences between the CPEM with numerical results, which leads to a interesting findings. Additionally, by varying the sensitive parameters, we analyzed the behavior of the different compartments within the model. This investigation provides valuable insights into the responses of dengue transmission under various conditions, demonstrating the potential of novel semi-analytical methods for studying epidemiological models of infectious diseases, which is highly beneficial for researchers in the field.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».