Modèle e-mod.fr

L`Institut de modélisation des maladies (IDM) développe des simulations détaillées de la transmission de la maladie par l`utilisation de la modélisation quantitative des logiciels. Le logiciel principal, le logiciel de modélisation épidémiologique (EMOD), aide à déterminer la combinaison des politiques de santé et des stratégies d`intervention qui peuvent mener à l`éradication de la maladie. L`EMOD calcule comment les maladies peuvent se propager dans des domaines particuliers et est utilisée pour analyser les effets des politiques de santé actuelles et futures et des stratégies d`intervention. Il prend en charge la planification des campagnes de maladies infectieuses, la collecte de données, le développement de nouveaux produits et les décisions stratégiques. Nous partageons ce logiciel de modélisation avec la communauté de recherche pour faire progresser la compréhension de la dynamique des maladies. Le logiciel de modélisation Compartimentaire (IDM-CMS) permet la construction de modèles de compartimentage stochastique à l`aide d`une variété de solveurs différents. Pour résoudre ce problème, les tests spécifiques aux fonctionnalités (entrée de modèle et sortie attendue) créés au cours du développement sont stockés au fil du temps et regroupés dans un ensemble de cas de test connus sous le nom de tests de régression. EMOD comprend actuellement plus de 600 tests produisant plus de 1200 fichiers de sortie, disponibles en ligne à https://github.com/InstituteforDiseaseModeling/EMOD/tree/master/Regression. Lorsqu`une nouvelle fonctionnalité est ajoutée, il est recommandé d`exécuter l`intégralité du lot de tests de régression afin de vérifier si les modifications de code ont modifié la sortie de n`importe quel cas de test précédent.

À IDM, les tests sont exécutés automatiquement tous les soirs avec la dernière version du code EMOD. Après une course nocturne, les fichiers sont comparés à la sortie de la veille et les fichiers modifiés sont marqués pour une enquête plus approfondie. Anna Bershteyn, jaline Gerardin, Daniel Bridenbecker, Christopher W Lorton, Jonathan Bloedow, Robert S. Baker, Guillaume Chabot-couture, Ye Chen, Thomas Fischle, Kurt Frey, Jillian S Gauld, Hao HU, Amanda S Izzo, Daniel J Klein, Dejan Lukacevic, Kevin A McCarthy, Joel C Miller, Andre lin Ouedraogo, T Alex Perkins, Jeffrey Steinkraus, Quirine A ten Bosch, Hung-Fu Ting, Svetlana Titova, Bradley G Wagner, Philip A Welkhoff, Edward A Wenger, Christian N Wiswell, pour l`Institut de modélisation des maladies; Mise en œuvre et applications de l`EMOD, une plateforme de modélisation multi-maladies à base individuelle, pathogènes et maladies, volume 76, numéro 5, 1er juillet 2018, fty059, https://doi.org/10.1093/femspd/fty059 Hoosier piste ovale Dirt Racing tire modèle tardif/modifié/ Stock Dirt spec pneu #NOTE: en raison de la politique de distributeur de pneus Hoosier, ce pneu ne peut être expédié à la Hoosier tire région sud-ouest: Texas, Oklahoma, Louisiane, Arkansas ou Nouveau-Mexique. Pour activer le test de modèle lorsque les flux de nombres aléatoires ont changé, et plus généralement, pour fournir une comparaison plus approfondie du comportement du modèle par rapport à sa spécification scientifique, l`équipe a développé des tests plus intensifs nommés fonction scientifique Tests (SFTs), dont plus de 140 sont actuellement disponibles à https://github.com/InstituteforDiseaseModeling/EMOD/tree/master/Regression (un dossier distinct de SFTs est disponible pour chaque type de maladie). Un exemple de SFT vérifie si les tirages aléatoires à partir d`une distribution de probabilité spécifiée suivent vraiment la distribution attendue, par exemple en échantillonnant à plusieurs reprises à partir de la distribution et en veillant à ce qu`il soit statistiquement improbable de différer de la Attente. Les SFTs peuvent parfois être considérés comme des «tests de boîte noire», car ils testent le comportement du modèle en fonction de ses sorties, quelle que soit l`implémentation interne. L`Institut de modélisation des maladies a une structure organisationnelle innovante.