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dc.contributor.author
Lanzarotti, Esteban Omar
dc.contributor.author
Pineda Rojas, Andrea Laura
dc.contributor.author
Roslan, Francisco
dc.contributor.author
Groisman, Leandro
dc.contributor.author
Santi, Lucio
dc.contributor.author
Castro, Rodrigo Daniel
dc.date.available
2025-10-31T11:45:15Z
dc.date.issued
2025-05
dc.identifier.citation
Lanzarotti, Esteban Omar; Pineda Rojas, Andrea Laura; Roslan, Francisco; Groisman, Leandro; Santi, Lucio; et al.; A multi-scale agent-based model of aerosol-mediated indoor infections in heterogeneous scenarios; Taylor & Francis; Journal of Simulation; 5-2025; 1-19
dc.identifier.issn
1747-7778
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/274431
dc.description.abstract
We present a hybrid agent-based and equation-based simulation model to study airborne infection transmission events in heterogeneous indoor spaces. Agents move between different rooms, generating evolving networked social interactions. Suspended aerosols enable both direct and indirect transmission, shaping multi-scale contagion at local (room) and global (building layout) levels within a SEIR process. This approach provides a very flexible platform for dealing with environmental and population heterogeneities. Our model reproduces well-documented real-world contagion events and analytical models in the literature over a wide range of environments (hospitals, offices, restaurants, and classrooms). The model is applied to study transmission patterns in a typical school day, exploring three heterogeneity-driven scenarios: (i) varying break-time activity intensity, (ii) localized ventilation reductions, and (iii) flexible class/break durations, uncovering emerging nonlinear system-level dynamics. Our results show that neglecting heterogeneities can lead to considerable underestimation of attack rates. Such scenarios cannot be modeled with previous agent-based frameworks.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Taylor & Francis
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Agent-Based Simulation
dc.subject
Multi-Sclae Models
dc.subject
Aerosol-Mediated Infections
dc.subject
Pandemics
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
A multi-scale agent-based model of aerosol-mediated indoor infections in heterogeneous scenarios
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2025-10-31T10:35:52Z
dc.identifier.eissn
1747-7786
dc.journal.pagination
1-19
dc.journal.pais
Reino Unido
dc.description.fil
Fil: Lanzarotti, Esteban Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Pineda Rojas, Andrea Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina
dc.description.fil
Fil: Roslan, Francisco. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Groisman, Leandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Santi, Lucio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Castro, Rodrigo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
dc.journal.title
Journal of Simulation
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17477778.2025.2476456
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1080/17477778.2025.2476456
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