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dc.contributor.author
López, Leonardo  
dc.contributor.author
Fernández, Maximiliano Andrés  
dc.contributor.author
Gómez, Andrea  
dc.contributor.author
Giovanini, Leonardo Luis  
dc.date.available
2020-07-05T16:07:49Z  
dc.date.issued
2020-04  
dc.identifier.citation
López, Leonardo; Fernández, Maximiliano Andrés; Gómez, Andrea; Giovanini, Leonardo Luis; An influenza epidemic model with dynamic social networks of agents with individual behaviour; Elsevier Science; Ecological Complexity; 41; 4-2020  
dc.identifier.issn
0169-7439  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/108839  
dc.description.abstract
There is an interplay between the spread of infectious disease and the behaviour of individuals that can be<br />modelled through a series of interconnected dynamical feedback blocks. Specifically, the outbreak of an infectious<br />disease can trigger behavioural responses, at the group and individual levels, which in turn influences<br />the epidemic evolution. Daily life interactions can be modelled through adaptive co-evolutionary networks<br />whose nodes represent the interconnected individuals. In this paper we introduce an individual-based model<br />where the behaviour of each agent is determined by both external stimuli and perception of its environment. It is<br />built as a combination of three interacting blocks that model the fundamental aspects of an epidemic: i) individual<br />behaviour, ii) social behaviour and iii) health state.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Elsevier Science  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
INDIVIDUAL-BASED MODEL  
dc.subject
ADAPTATIVE CO-EVOLUTIONARY NETWORKS  
dc.subject
FUZZY COGNITIVE MAPS  
dc.subject
INFECTIOUS DISEASE  
dc.subject.classification
Química Analítica  
dc.subject.classification
Ciencias Químicas  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
An influenza epidemic model with dynamic social networks of agents with individual behaviour  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2020-07-01T20:10:44Z  
dc.journal.volume
41  
dc.journal.pais
Países Bajos  
dc.journal.ciudad
Amsterdam  
dc.description.fil
Fil: López, Leonardo. Barcelona Institute Of Global Health;  
dc.description.fil
Fil: Fernández, Maximiliano Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Gómez, Andrea. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingenieria y Ciencias Hidricas. Centro de Estudios de Variabilidad y Cambio Climatico.; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina  
dc.journal.title
Ecological Complexity  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.ecocom.2020.100810