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J-GLOBAL ID：202202292090495733   整理番号：22A0432824

英国の牛移動ネットワークにおける変化の定量化【JST・京大機械翻訳】

Quantifying changes in the British cattle movement network

著者 (7件)： Duncan Andrew J. (Inverness College UHI, 1 Inverness Campus, Inverness IV2 5NA, UK) ,  Duncan Andrew J. (Epidemiology Research Unit, Department of Veterinary and Animal Science, Northern Faculty, Scotland’s Rural College (SRUC), An Lochran, 10 Inverness Campus, Inverness IV2 5NA, UK) ,  Reeves Aaron (Epidemiology Research Unit, Department of Veterinary and Animal Science, Northern Faculty, Scotland’s Rural College (SRUC), An Lochran, 10 Inverness Campus, Inverness IV2 5NA, UK) ,  Reeves Aaron (Scottish Government’s Centre of Expertise on Animal Disease Outbreaks (EPIC), UK) ,  Gunn George J. (Epidemiology Research Unit, Department of Veterinary and Animal Science, Northern Faculty, Scotland’s Rural College (SRUC), An Lochran, 10 Inverness Campus, Inverness IV2 5NA, UK) ,  Gunn George J. (Scottish Government’s Centre of Expertise on Animal Disease Outbreaks (EPIC), UK) ,  Humphry Roger W. (Epidemiology Research Unit, Department of Veterinary and Animal Science, Northern Faculty, Scotland’s Rural College (SRUC), An Lochran, 10 Inverness Campus, Inverness IV2 5NA, UK)
資料名： Preventive Veterinary Medicine  (Preventive Veterinary Medicine)
巻： 198  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0609B  ISSN： 0167-5877  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 病気伝播のモデリングは,農業産業と政策立案者にとって極めて重要である。これらの産業のいくつかにおいて,これらの動きが創造するネットワークとともに,動物運動に関する優れたデータが存在し,研究者が疾患(流行性及び流行性の両方)の拡散をモデル化することを可能にした。牛のTracingシステムは,英国におけるウシの誕生,死亡,および間移動のためのオンライン記録システムであり,英国のウシシステムを通して,ネットワークに関心があるか,または,感染症拡大をモデリングする研究者にとって優れた資源である。多くの年をカバーするデータが存在し,ネットワークにおいて多くの変化がいかに起こるかを知るのに役立ち,モデリング文脈の中で歴史的データを使用するメリットを判断するのに役立つ。本論文は,ネットワークの根底にある構造がどのように変化するかによって定量化するために,2004~2006年と2015~2017年の2つの明確な期間のために,加重有向月間移動ネットワークを構築するために,データを使用した。ネットワーク構造の実質的な変化は政策決定者に直接影響するかもしれず,ネットワークデータに建設されたモデルに影響し,また,これらは政策決定者とそのリスクの評価に影響を与える可能性がある。ネットワーク(例えば,Giant弱および強く接続された成分)とノード当り計算された計量(間度,程度および強度)を記述するための計量を通して,移動および全運動を有するノードの全数のような一般的記述メトリックスからにわたる13のネットワークメトリックスを調べた。混合効果モデルは,13のネットワーク計量の9つの値において,期間(2004~2006年対2015~2017年)の統計的に有意な影響があることを示した。例えば,全度中央値は19%減少した。2つの期間に対するネットワークの検討に加えて,データの2つの更新を,2004~2006年に保管された動きデータが,更新間でどのように清潔なかを決定するために調査した。これらの更新の調査は,問題運動(屠殺場を残す動物のような)における小さな減少があり,従って,更新の間で改善された歴史的データの証拠を示した。ネットワーク計量の多くに対する期間の著しい効果と組み合わせて,更新間のデータの修正は,最新の利用可能なデータがネットワークモデリングのために使用されるべきであるという更なる証拠を提供している。これは,ネットワークの最も代表的な記述が,正確なモデリング結果を提供し,政策決定者に最良の情報を提供することを確実にする。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  農業 ,  屠殺場 ,  英国 ,  ネットワーク構造 ,  感染症
準シソーラス用語： 政策決定 ,  *モバイルネットワーク ,  メトリックス ,  オンライン ,  ネットワークモデリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 社会ネットワーク分析 ,  ウシ追跡システム ,  CTS ,  移動ネットワーク ,  ネットワークメトリックス ,  GSCC ,  GWCC

分類 (4件)： 動物の伝染病一般  (FE02021S) ,  通信網  (ND07030A) ,  移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 英国 ,  牛 ,  定量化