【摘 要】
：
世界各国政府为应对COVID-19疫情采取了关闭学校、旅行限制、居家隔离、禁止集会、停工停产等一系列非药物干预政策,以控制疫情传播。尽管学者较为深入地分析了非药物干预政策在抑制疫情传染传播中的作用,并取得了较为丰硕的研究成果,但现有研究多集中于分析单一因素对传染病传播的影响,尤其在研究方法上大多运用回归思想探求干预政策与疫情传播间的线性关系,未厘清非药物干预政策组合与传染病防控效果的多重因果关系,
论文部分内容阅读
世界各国政府为应对COVID-19疫情采取了关闭学校、旅行限制、居家隔离、禁止集会、停工停产等一系列非药物干预政策,以控制疫情传播。尽管学者较为深入地分析了非药物干预政策在抑制疫情传染传播中的作用,并取得了较为丰硕的研究成果,但现有研究多集中于分析单一因素对传染病传播的影响,尤其在研究方法上大多运用回归思想探求干预政策与疫情传播间的线性关系,未厘清非药物干预政策组合与传染病防控效果的多重因果关系,未提出有效防治传染病传播的非药物干预政策组合。基于此,为探索非药物干预政策组合与传染病防控效果的多重因果关系,寻找有效防治疫情传播的非药物干预政策组合,主要进行了以下研究工作。首先,运用扎根理论,借助于NVivo 11 plus软件,构建了非药物干预政策理论模型,选取了停工停学、限制集会、移动限制、居家隔离、国际人口流动限制、收入补贴及检测筛查7个主要政策作为模糊集定性比较分析法（fs QCA）的条件变量,以传播速率作为结果变量,筛选了102个国家（地区）作为研究案例。然后,构建考虑非药物干预政策的SEIQR模型,以各国（地区）公布的实际感染数据估计所选案例非药物干预政策实行期间的基本再生数,衡量政策实施期间疫情传播速率,作为模糊集定性比较分析法（fs QCA）的结果变量。最后,本文整合了筛选的102个国家（地区）的条件变量和结果变量数据,运用模糊集定性比较分析法（fs QCA）进行组态分析,挖掘出了4条有效防治传染病流行的非药物干预政策路径,对制定有效控制传染病传播的非药物干预政策具有一定的参考价值。
其他文献
合作行为已广泛存在于社交网络,信息传播作为合作行为的一种,已经融入到人们的日常社交活动之中,影响着网络与人类社会的发展。因此,研究社交网络中的用户合作行为与信息传播已成为社交网络分析中的热点。但是,目前的研究过程中忽视了用户行为多样性和网络复杂性与动态性对合作行为的影响,且大多数对信息传播的研究没有考虑微观层面。因此,针对上述问题,本文主要工作如下:首先,针对用户行为多样性的特点,提出了边演化博弈
实现“碳达峰、碳中和”目标主要抓手之一是绿色金融的推进。在面临着更多困难的同时，作为新兴金融机构之一的村镇银行，也具有其独特的优势。本文通过调研吉林市村镇银行，从实践的角度出发，探究村镇银行发展绿色金融的有效做法及困难，分析得出村镇银行发展绿色金融的有效路径，加大银行影响力、培养绿色专业人才、提供针对性绿色产品服务、加强绿色金融与乡村振兴协同发展、积极参加银企对接会等。
记忆是大脑功能中重要的一部分,是大脑的高级活动之一,其本质是以神经元为结构基础的信号传导和处理。海马作为大脑边缘系统的脑区之一,其主要负责的功能是记忆的在线获取和早期储存。在记忆的形成中,大脑内神经元伴随着突触可塑性的变化,特别是长时程增强（long-term potentiation,LTP）是目前普遍认为的最为可能的帮助记忆形成的基本生理机制。以往大量研究集中于通过离体脑片或在体胞外电生理的技
基本医疗保险是保障劳动者因疾病风险造成经济损失的一项社会保险制度。我国目前的医保覆盖率超过95%,医保支出达到了2万亿人民币以上。在医保行业蓬勃发展的同时医疗保险欺诈事件也随之出现,并呈现逐年上升的趋势。为了解决这一问题,各国都在对医保欺诈检测进行研究,早期研究中使用概率论和统计学方法检测欺诈行为,随着技术的发展,研究方向转变为使用机器学习相关模型进行欺诈检测,并开始使用集成模型进行欺诈检测。在现
本文选取重庆市石柱土家族自治县（简称石柱县）大歇镇龙王村水泥用石灰岩矿的三个典型高陡边坡作为研究对象,对不同边坡配置不同比例、不同种类的乡土植物,运用实验室和实地两种萌发试验,采用喷播的方式对矿山边坡植被恢复进行试验。结果表明,先锋物种∶后期物种为2∶1的配置模式有较高的多样性和稳定性,可推广应用于类似工程中;白车轴草和一年生黑麦草具有强大的竞争力,可对其他植物产生抑制作用,应在理论播种量的基础上
随着网络信息时代的快速发展,线上购物呈现爆炸式增长。当消费者在线上进行购买活动时,网上评论成为消费者重要的信息来源。在巨大利益的驱使下,许多商家会雇佣水军有组织有预谋的对目标产品进行积极或消极评论,从而影响消费者的购买决策。相对于单个虚假评论用户而言,虚假评论群组对消费者决策的影响更大。为快速准确地检测虚假评论群组,国内外研究学者从不同角度提出解决方法。这些方法主要分为生成候选群组和检测虚假评论群
随着校园数字化建设的普及,通过深度学习方法可以将课堂视频充分挖掘,提供学生上课状态信息,帮助老师提高工作效率,并督促学生认真学习,但目前视频行为识别技术还不能满足不同场景的变化,因此将行为识别应用在课堂视频中依然具有挑战性。通过分析课堂视频,针对学生密集、行为相似及遮挡严重的问题,设计姿态跟踪方法提取学生单人姿态流,构建图卷积神经网络与自注意力机制相结合的模型,进一步提高学生行为识别准确率。本文的
随着第五代移动通信网络的广泛应用,以自动驾驶、智慧医疗及工业互联网为代表的新型物联网正成为现代信息化社会的重要基础设施,物联网发展正面临高可靠性、低时延、大规模连接、频谱资源限制及低能耗等诸多技术挑战,亟需利用一些新的通信理论与技术对物联网通信系统进行改进。本文将无人机辅助通信、非正交多址接入、能量收集和短包通信技术融入物联网系统,对其资源配置展开深入研究,进而克服物联网发展所面临的关键技术挑战,
随着城市化的进程不断加快,智能安防领域产生了大量的监控视频数据,行人重识别作为分析这些视频数据的重要方法,受到了国内外学者的广泛关注。但行人重识别目前仍存在摄像头角度不同、背景差异过大、行人姿态变化以及遮挡等诸多难点,因此本文通过深度学习的方法对行人重识别任务进行研究,主要工作如下:首先,针对卷积神经网络在提取特征时图像的细节信息会出现丢失的问题,提出了全局多尺度池化网络。该模型将最大池化操作与平
智能家居是物联网技术的热门应用场景,帮助用户以手机等智能终端直接控制连接到互联网的智能设备,切实地为人们日常生活带来舒适和便利。但与此同时,设备异构性、多方数据交互、跨域服务共享等特性也使得智能家居系统存在拒绝服务、隐私泄露等安全隐患。与DDo S等传统网络攻击不同,攻击者控制设备产生的网络流量与用户正常请求之间无明显区别,这导致相关攻击行为难以检测。因此,为进一步保障智能家居系统的安全,本文对异