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量化大都市地区新冠传播事件的重要性和位置

2022-06-22 15:51:36 围观 : 191次 来源 : 教育论文网 作者 : 永强

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Complexity   Express 一周论文精选

以下是 2022 年 6 月 13 日 -6 月 19 日来自 Complexity Express 的复杂性科学论文精选。如果 Complexity Express 列表中有你感兴趣的论文,欢迎点赞推荐,我们会优先组织解读 ~

目录:

1. 超级传播事件导致最多传播?量化大都市地区新冠传播事件的重要性和位置

2. 访问必要基础设施的指标确定哪些地区无法实现物理距离

3. 混合神经网络的通用设计与计算框架

4. 时间富人俱乐部现象

5. 布尔网络中的影响最大化

6. 多层次图集比较揭示灵长类动物大脑的趋异演化

7. 撤回论文对学术圈有何负面影响?撤稿论文的跨平台注意力动力学

1. 超级传播事件导致最多传播?

量化大都市地区新冠传播事件的

重要性和位置

量化大都市地区新冠传播事件的重要性和位置

论文题目:Quantifying the importance and location of SARS-CoV-2 transmission events in large metropolitan areas

论文来源:PNAS

论文链接:https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2112182119

在没有有效药物干预的情况下,COVID-19 大流行引发了全球范围内旨在减缓 SARS-CoV-2 病毒传播的严格行动限制和保持社交距离措施的实施。从居家隔离到关闭餐馆 / 商店或限制旅行,这些措施的基本原理是减少社交接触的数量,从而阻断传播链。尽管个人可能与家庭成员或密切接触者保持高度联系,但这些措施减少了社区中病毒通过人类接触网络传播的联系。一些场所可能会吸引更多来自其他未连接的社交网络的个人,或者可能吸引更活跃的个人,从而获得更大的曝光度。了解针对特定场所的干预措施如何影响 SARS-CoV-2 的传播可以帮助我们设计更好的非药物干预措施(NPI),以实现公共卫生目标,同时最大限度地减少对经济、教育系统和日常生活其他方面的干扰。

量化大都市地区新冠传播事件的重要性和位置

图:网络组件图示,以及纽约和西雅图大都市地区的人口和社区层的社会联系动态随时间变化。(A)根据移动数据构建的合成人口的加权多层和时间网络示意图。有四个不同的层;学校和家庭层随着时间的推移是静态的,而工作场所和社区层的组合则具有日常的时间成分。(B)与纽约和西雅图大都市区总人口相比,该文计算得到的移动数据中的地理渗透率(按人口计算的移动设备比例)。(C)两个大都市区社区层的平均每日接触人数。

为了量化大都市地区新冠传播事件的重要性,该文使用纽约市和华盛顿州西雅图大都市地区的实时、隐私增强型移动数据来构建基于代理的详细 SARS-CoV-2 感染模型,以估计第一波大流行期间传播事件的地点、时间和强度。研究者估计只有 18% 的个体会导致大多数感染(80%),其中大约 10% 的传播事件可以被视为超级传播事件(superspreading events,SSE)。尽管大规模集会构成了 SSE 的重要风险,但该文估计大部分传播发生在工作场所、杂货店或食品场所等小型场所中,并且在不同城市之间有所不同。该结论表明在这类传播之下,存在着巨大的潜在行为成分。该文给出的模型补充了案例研究和流行病学数据,并表明实时跟踪传播事件有助于评估和定义有针对性的缓解政策。

2. 访问必要基础设施的指标

确定哪些地区无法实现保持物理距离

量化大都市地区新冠传播事件的重要性和位置

论文题目:An index of access to essential infrastructure to identify where physical distancing is impossible

论文来源:Nature Communications

论文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-022-30812-8

为了确定非洲传染病传播风险最高的地区,我们通过计算无法使用私人厕所、水、空间、交通和通信技术的家庭比例,制定了一个物理距离指数(physical distancing index, PDI),并用人口密度进行加权。我们的研究结果强调,除了改善卫生系统,非洲各国,特别是非洲西部国家,需要解决国内基础设施缺乏的问题。基础设施的缺失削弱了政府对物理距离的监管效力,使社会无法限制传染病的传播。我们还提供高分辨率的风险地图,显示哪些地区在防疫方面最受限制。我们发现 PDI 在国家内有相当大的空间异质性,并表明它与检测到的新冠肺炎病例高度相关。政府可以特别关注这些领域,将有限的资源更准确地用于预防疾病传播。

量化大都市地区新冠传播事件的重要性和位置

图:加纳(a)、埃塞俄比亚(b)、肯尼亚(c)和南非(d)的 5 × 5 公里水平的物理距离指数(PDI) 。

3. 混合神经网络的

通用设计与计算框架

量化大都市地区新冠传播事件的重要性和位置

论文题目:A framework for the general design and computation of hybrid neural networks

论文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-022-30964-7

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