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人気のある場所を通る訪問者の流動は、間違いなく、空港などの物理的なスペースに広がるH1N1とジカウイルスからのウイルスの広がり、チャットルームやソーシャルメディアなどのオンラインスペースに広がる噂やアイデアに影響を与えます。ただし、結果として生じる可能性のあるウイルスダイナミクスの種類についての理解が不足しています。ここでは、そのような空間の移動性と占有率の間の時間依存性相互作用に焦点を当てた最小限の動的モデルを提示します。私たちの一般的なモデルは、分析分析を可能にし、その形、期間、強度の観点から感染プロファイルの豊富な多様性を生み出します。これらの理論的プロファイルの一般的な特徴は、最近の社会的伝染現象の実際のデータとよく比較されます。
人気のある場所を通る訪問者の流動は、間違いなく、空港などの物理的なスペースに広がるH1N1とジカウイルスからのウイルスの広がり、チャットルームやソーシャルメディアなどのオンラインスペースに広がる噂やアイデアに影響を与えます。ただし、結果として生じる可能性のあるウイルスダイナミクスの種類についての理解が不足しています。ここでは、そのような空間の移動性と占有率の間の時間依存性相互作用に焦点を当てた最小限の動的モデルを提示します。私たちの一般的なモデルは、分析分析を可能にし、その形、期間、強度の観点から感染プロファイルの豊富な多様性を生み出します。これらの理論的プロファイルの一般的な特徴は、最近の社会的伝染現象の実際のデータとよく比較されます。
The flux of visitors through popular places undoubtedly influences viral spreading-from H1N1 and Zika viruses spreading through physical spaces such as airports, to rumors and ideas spreading through online spaces such as chat rooms and social media. However, there is a lack of understanding of the types of viral dynamics that can result. Here we present a minimal dynamical model that focuses on the time-dependent interplay between the mobility through and the occupancy of such spaces. Our generic model permits analytic analysis while producing a rich diversity of infection profiles in terms of their shapes, durations, and intensities. The general features of these theoretical profiles compare well to real-world data of recent social contagion phenomena.
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