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Enregistrement W4416925510 · doi:10.1073/pnas.2510156122

Global stability of epidemic models with uniform susceptibility

2025· article· en· W4416925510 sur OpenAlexafffund
David J. D. Earn, C. Connell McCluskey

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStability (learning theory)AttractorEquilibrium pointStability theoryOrdinary differential equationBasic reproduction numberEpidemic modelPoint (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transmission dynamics of infectious diseases are often studied using compartmental mathematical models, which are commonly represented as systems of autonomous ordinary differential equations. A key step in the analysis of such models is to identify equilibria and find conditions for their stability. Local stability analysis reduces to a problem in linear algebra, but there is no general algorithm for establishing global stability properties. Substantial progress on global stability of epidemic models has been made in the last 20 y, primarily by successfully applying Lyapunov's method to specific systems. Here, we show that any compartmental epidemic model in which susceptible individuals cannot be distinguished and can be infected only once, has a globally asymptotically stable (GAS) equilibrium. If the basic reproduction number [Formula: see text] satisfies [Formula: see text], then the GAS fixed point is an endemic equilibrium (i.e., constant, positive disease prevalence). Alternatively, if [Formula: see text], then the GAS equilibrium is disease-free. This theorem subsumes a large number of results published over the last century, strengthens most of them by establishing global rather than local stability, avoids the need for any stability analyses of these systems in the future, and settles the question of whether coexisting stable solutions or nonequilibrium attractors are possible in such models: They are not.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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