論文の概要: Mitigating Disease Spread by Design in Refugee and IDP Camps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.05342v1
- Date: Fri, 04 Sep 2026 16:45:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-07 18:15:24.121312
- Title: Mitigating Disease Spread by Design in Refugee and IDP Camps
- Title(参考訳): 難民キャンプとIDPキャンプのデザインによる病原体拡散の軽減
- Abstract要約: キャンプ内の人々の移動と相互作用は、その配置に影響され、病気の拡散に大きな影響を与える可能性がある。
本研究の目的は、居住地内の病気の拡散を緩和する要因として、異なるキャンプレイアウトの潜在的な影響を探索する方法論を作成することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7675297165155817
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Disease spread represents an increasing challenge in refugee and internally displaced person (IDP) settlements. The movement and interaction of people within camps is influenced by their layout, which therefore has the potential to significantly affect disease spread. This work aims at creating a methodology to explore the potential effects of different camp layouts as mitigating factors in the spread of diseases within settlements. We showcase proof-of-concept experiments by leveraging the JUNE agent-based epidemic model, discuss the kind of operational insights this methodology can facilitate, and provide a framework for future investigations.
- Abstract(参考訳): 病気の拡大は、難民や内部転居者(IDP)の居住地における課題の増加を表している。
キャンプ内の人々の移動と相互作用は、その配置に影響され、病気の拡散に大きな影響を与える可能性がある。
本研究の目的は、居住地内の病気の拡散を緩和する要因として、異なるキャンプレイアウトの潜在的な影響を探索する方法論を作成することである。
我々は、JUNEエージェントベースの疫病モデルを利用して概念実証実験を行い、この方法論がどのような操作的洞察を助長できるかを議論し、今後の研究の枠組みを提供する。
関連論文リスト
- The Illusion of Intervention: Your LLM-Simulated Experiment is an Observational Study [56.649987197786096]
大規模言語モデル(LLM)は人間の行動のシミュレータとしての可能性を示している。
LLMは潜在ユーザ属性の意図しないシフトを誘発し、ユーザのドリフトを引き起こす。
ユーザのドリフトによって生じる不確実性や選択バイアスを形式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-20T06:09:41Z) - Pre-training Epidemic Time Series Forecasters with Compartmental Prototypes [8.716953628182742]
本稿では,パンデミック予測のための最初のオープンソース事前学習モデルCAPEを提案する。
疫学的な課題を見落としている既存の時系列基盤モデルとは異なり、CAPEモデルは潜伏する人口状態のダイナミックスを流行させる。
17の疾患と50以上の領域にまたがる包括的なベンチマークでは、CAPEはゼロショット、少数ショット、フルショット予測において、強いベースラインを著しく上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-05T17:29:36Z) - Event Detection from Social Media for Epidemic Prediction [76.90779562626541]
ソーシャルメディア投稿から疫病関連事象を抽出・分析する枠組みを構築した。
実験では、新型コロナウイルスベースのSPEEDで訓練されたEDモデルが、3つの目に見えない流行の流行を効果的に検出する方法が明らかにされている。
モンキーポックスのWHO流行宣言より4~9週間早く,抽出した事象の報告が急激な増加を示すことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T06:31:17Z) - Agent-Based Model: Simulating a Virus Expansion Based on the Acceptance
of Containment Measures [65.62256987706128]
比較疫学モデルは、疾患の状態に基づいて個人を分類する。
我々は、適応されたSEIRDモデルと市民のための意思決定モデルを組み合わせたABMアーキテクチャを提案する。
スペイン・ア・コルナにおけるSARS-CoV-2感染症の進行状況について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T08:01:05Z) - Data-Centric Epidemic Forecasting: A Survey [56.99209141838794]
この調査は、様々なデータ駆動の方法論および実践的進歩を掘り下げるものである。
疫学的なデータセットと,流行予測に関連する新しいデータストリームを列挙する。
また,これらの予測システムの現実的な展開において生じる経験や課題についても論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-19T16:15:11Z) - The impact of spatio-temporal travel distance on epidemics using an
interpretable attention-based sequence-to-sequence model [2.203043417301343]
距離の異なる旅行者の数量と、新型コロナウイルス(COVID-19)の軌跡との間には、強い関係がある。
異なる移動距離における人口移動の地理的変動が流行のダイナミクスに与える影響を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-26T08:24:35Z) - Impact of initial outbreak locations on transmission risk of infectious
diseases in an intra-urban area [4.738791349182193]
感染性疾患は通常、市内の特定の場所に由来する。
人口と公共施設の異種性分布のため、感染症は異なる場所で発生し、感染リスクとコントロールの難しさが異なる。
本研究は,感染リスクに対する初期発生地の影響を調査し,高発生リスク地の背後にある駆動力を明らかにすることを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-23T08:21:32Z) - An Agent-Based Model of COVID-19 Diffusion to Plan and Evaluate
Intervention Policies [0.09236074230806579]
このモデルはイタリアのピエモンテの構造データを含んでいる。
このモデルは、エージェントの行動と相互作用の結果から生じる複雑な伝染病のダイナミクスの生成である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-19T19:23:17Z) - Adversarial Sample Enhanced Domain Adaptation: A Case Study on
Predictive Modeling with Electronic Health Records [57.75125067744978]
ドメイン適応を容易にするデータ拡張手法を提案する。
逆生成したサンプルはドメイン適応時に使用される。
その結果,本手法の有効性とタスクの一般性が確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-13T03:20:20Z) - Steering a Historical Disease Forecasting Model Under a Pandemic: Case
of Flu and COVID-19 [75.99038202534628]
我々は、インフルエンザとCOVID-19が共存する新しいシナリオに、歴史的疾患予測モデルを「操る」ことができる神経伝達学習アーキテクチャであるCALI-Netを提案する。
我々の実験は、現在のパンデミックに歴史的予測モデルを適用することに成功していることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-23T22:35:43Z) - Quantifying the Effects of Contact Tracing, Testing, and Containment
Measures in the Presence of Infection Hotspots [18.227721607607183]
複数の証拠は、一人が他の多くの人に感染するホットスポットが、新型コロナウイルスの感染動態において重要な役割を担っていることを強く示唆している。
個人が接触し、互いに感染するサイトへの訪問を具体的に表現する、時間的ポイントプロセスモデリングフレームワークを導入する。
我々のモデルでは、自然に感染した個体によって引き起こされる感染の数が過度に分散する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-15T17:18:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。