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Enregistrement W4417451010 · doi:10.3934/dcds.2026013

Spatial spreading wave in a diffusive SIR model with delayed infection force reflecting host precaution

2025· article· W4417451010 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueDiscrete and Continuous Dynamical Systems · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilScience and Technology Commission of Shanghai Municipality
Mots-clésEpidemic modelTraveling waveWave speedFunction (biology)Nonlinear systemTerm (time)Wave model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we first propose a diffusive SIR model with the incidence rate function revised to a general nonlinear incidence rate function with delay that reflects the impact of behavior changes due to the precaution of the host. The main concern is the existence/non-existence of traveling wave solutions. When $ R_0 \le 1 $, we prove that the model does not allow a traveling wave for any speed. When $ R_0>1 $ however, we show that there exists a minimal wave speed $ c_*>0 $ in the sense that for every $ c\geq c_* $, the model has a traveling wave with speed $ c $, while the model does not have a traveling wave with any speed $ c \in (0, c_*) $. We derive an equation that implicitly determines the final size of the model. Finally, for some examples, we numerically explore the impact of some model parameters; particularly, and interestingly, we show that the parameters involved in the behavior change term can cause multiple outbreaks. These novel results are mathematically interesting and practically significant because they can help us better understand the role and impact of some non-pharmaceutical interventions during epidemics.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,295 · 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