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J-GLOBAL ID：202002280630138228   整理番号：20A2001292

空間的に明示的なエージェントベースモデリングのためのサイバーGIS-Jupyter インフルエンザ伝播に関する事例研究【JST・京大機械翻訳】

CyberGIS-Jupyter for spatially explicit agent-based modeling a case study on influenza transmission

著者 (5件)： Kang Jeon-Young (University of Illinois at Urbana-Champaign) ,  Aldstadt Jared (University at Buffalo and The State University of New York) ,  Michels Alexander (University of Illinois at Urbana-Champaign) ,  Vandewalle Rebecca (University of Illinois at Urbana-Champaign) ,  Wang Shaowen (University of Illinois at Urbana-Champaign)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GeoSim ’19  ページ： 32-35  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この広く採用されている方法論の能力を改善するために,再現性のあるエージェントベースのモデル(ABMs)の達成に関する広範な努力にもかかわらず,多様な計算資源やABMプラットフォームのような多くの因子のために,既存のABMを再現し複製することは,依然として困難である。本研究では,空間的に明示的なABMs.CyberGIS-Jupyterに対するCyberGIS-Jupyterの採用を提案し,高度サイバー構造に基づくJupyterノートブックを用いたデータ集約型,再現可能かつスケーラブルな地理空間解析を達成するためのサイバーGISフレームワークである。米国フロリダ州のMiami市におけるインフルエンザ伝染をケーススタディとして用いた。このモデルにおいて,Influenzaは,交換行動に基づいて構築される個々の人間エージェントの接触ネットワークを通して伝達される。CyberGIS-Jupyterは,協力的で透明なモデリングを行うだけでなく,高度なサイバー構造資源に関するモデリングシミュレーションを実施するために,1つをサポートすることができる。それは,ABMの再現性と複製可能性を高めるのに寄与する可能性がある。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  ネットワーク ,  複製 ,  再現性 ,  *インフルエンザ ,  *事例研究 ,  フロリダ州 ,  *エージェント
準シソーラス用語： データ集約 ,  計算資源 ,  *エージェントベースモデリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： サイバーGIS ,  エージェントベースモデリング ,  インフルエンザ ,  再現性 ,  再現性

分類 (1件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： エージェントベースモデリング ,  GIS ,  インフルエンザ ,  伝播 ,  研究