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Chaos theory applied to the outbreak of Covid-19: an ancillary approach to decision-making in pandemic context
Sylvain Mangiarotti; Marisa Peyre; Yan Zhang; Mireille Huc; Francois Roger; Yann Kerr.
Afiliação
  • Sylvain Mangiarotti; Centre d'Etudes Spatiales de la Biosphere
  • Marisa Peyre; ASTRE
  • Yan Zhang; CESBIO
  • Mireille Huc; CESBIO
  • Francois Roger; ASTRE
  • Yann Kerr; CESBIO
Preprint em En | PREPRINT-MEDRXIV | ID: ppmedrxiv-20051441
Artigo de periódico
Um artigo publicado em periódico científico está disponível e provavelmente é baseado neste preprint, por meio do reconhecimento de similaridade realizado por uma máquina. A confirmação humana ainda está pendente.
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ABSTRACT
Predicting the course of an epidemic is difficult, predicting the course of a pandemic from an emerging virus even more so. The validity of most predictive models relies on numerous parameters, involving biological and social characteristics often unknown or highly uncertain. Data of the COVID-19 epidemics in China, Japan, South Korea and Italy were used to build up deterministic models without strong hypothesis. These models were then applied to other countries to identify the closest scenarios in order to foresee their coming behaviour. The models enabled to predict situations that were confirmed little by little, proving that these tools can be efficient and useful for decision-making in a quickly evolving operational context.
Licença
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Texto completo: 1 Coleções: 09-preprints Base de dados: PREPRINT-MEDRXIV Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Preprint
Texto completo: 1 Coleções: 09-preprints Base de dados: PREPRINT-MEDRXIV Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Preprint