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Enregistrement W7095719908

MODELING, DYNAMICS AND OPTIMAL CONTROL OF WEST NILE VIRUS WITH

2014· article· en· W7095719908 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Comparative Analysis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimal controlTransmission (telecommunications)West Nile virusPopulationOrdinary differential equationEpidemic modelDynamics (music)Control (management)Bifurcation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

West Nile virus (WNv) is a mosquito-borne disease which arrived in Canada in 2001. It has kept spreading across the country and still remains a threat to public health. In this dissertation, we formulate dynamical models and apply theory of dynamical systems to investigate the behavior of the transmission of WNv in the mosquito-bird cycle and humans. In the first part, we propose a system of ordinary differential equations to model the role of corvids and non-corvids birds in the transmission of WNv in the mosquito-bird cycle in a single season and proved the existence of backward bifurcation in the model. In the second part, we consider another deterministic model to study the impact of seasonal variations of the mosquito population on the transmission dynamics of WNv. We prove the existence of periodic solutions under specific conditions. As for the third part, the latter model is extended to assess the impact of some anti-WNv control measures; by re-formulating the model as an optimal control problem. For mosquito-borne diseases, it is essential to access and forcast the virus risk. Therefore in the final part, we generalize the risk index, minimum infection rate (MIR) by using a compartment model for WNv,

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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