Utilizing the Susceptible Infectious Susceptible (sis) Model to Evaluate the Risk for Waterborne Parasites to Spread through Household Water Sources in Bamenda, Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
This research presents a distributed continuous-time epidemic model, called a SUSCEPTIBLE INFECTIOUS SUSCEPTIBLE- SIS model to denote a waterborne disease spreading over a network of different domestic waters sources such as tap water, well water and spring water in the understanding of infectious pathogens in the Municipality of Bamenda. It involves multiple groups of individuals sharing a water source which comprises the population in the communities or quarter of Upstation mile 1, Nkwen, Mankon and Nsongwa in and around this urban area. A sufficient condition is obtained for the healthy state, at which all individuals are not infected and the water is not contaminated, to be globally asymptotically stable. The effects of the shared water source on the disease spreading were analyzed through the comparison of the basic reproduction number with the networked SIS model without water and demonstrated via simulations. It was realized that human activities and generally anthropogenic influences contaminate these water sources making individuals of this localities to become susceptible to waterborne infections. The characterization and identification of intestinal parasites reveal that, those who consume these contaminated water were infected and these infected individuals intend re-contaminate the environment including water bodies and or food thereby by making the population and uninfected individuals susceptible to waterborne diseases in the community.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».