Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deploying Vaccine Distribution Sites for Improved Accessibility and Equity to Support Pandemic Response

論文の概要: Deploying Vaccine Distribution Sites for Improved Accessibility and Equity to Support Pandemic Response

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04705v1
Date: Wed, 9 Feb 2022 19:57:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-12 08:58:34.545770
Title: Deploying Vaccine Distribution Sites for Improved Accessibility and Equity to Support Pandemic Response
Title（参考訳）: パンデミック対策支援のためのアクセシビリティとエクイティ向上のためのワクチン配布サイトの導入
Authors: George Li and Ann Li and Madhav Marathe and Aravind Srinivasan and Leonidas Tsepenekas and Anil Vullikanti
Abstract要約: 多くの国はSARS-CoV-2の拡散を遅らせるため、社会的距離を義務付け、大規模なグループ集会を禁止している。これらの社会的介入とワクチンは、SARS CoV-2の拡散を抑えるための最善策である。ワクチンのアクセシビリティを高めるために、バージニア州のような州は、ワクチンを全国に配布するために移動式ワクチン接種センターを設置してきた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.13458519284399
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In response to COVID-19, many countries have mandated social distancing and banned large group gatherings in order to slow down the spread of SARS-CoV-2. These social interventions along with vaccines remain the best way forward to reduce the spread of SARS CoV-2. In order to increase vaccine accessibility, states such as Virginia have deployed mobile vaccination centers to distribute vaccines across the state. When choosing where to place these sites, there are two important factors to take into account: accessibility and equity. We formulate a combinatorial problem that captures these factors and then develop efficient algorithms with theoretical guarantees on both of these aspects. Furthermore, we study the inherent hardness of the problem, and demonstrate strong impossibility results. Finally, we run computational experiments on real-world data to show the efficacy of our methods.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)への対応として、多くの国がSARS-CoV-2の拡散を遅らせるため、社会的距離を義務付け、大規模なグループ集会を禁止している。これらの社会的介入とワクチンは、SARS CoV-2の拡散を抑える最善の方法である。ワクチンのアクセシビリティを高めるために、バージニアのような州は全国にワクチンを配布するために移動型ワクチン接種センターを設置している。これらのサイトをどこに配置するかを選択すると、アクセシビリティとエクイティの2つの重要な要素が考慮される。我々はこれらの因子を捕捉する組合せ問題を定式化し、これら2つの側面を理論的に保証した効率的なアルゴリズムを開発する。さらに,本問題の本質的な難易度について検討し,強い難易度を示す。最後に,実世界のデータを用いて計算実験を行い,本手法の有効性を示す。

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