Simulação de contaminação da Covid-19 em uma rede de alunos da UFF utilizando conceitos de centralidade em grafos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
Texto Completo: | http://app.uff.br/riuff/handle/1/30379 |
Resumo: | Com o avanço da pandemia da COVID-19, surgimento de novas variantes do vírus e picos da doença que acontecem até os dias de hoje de forma sazonal, o estudo de proliferação da doença se faz importante. Com isso, este estudo simula a transmissão do vírus em uma rede de alunos de graduação de uma universidade pública brasileira, que decretou volta às aulas presenciais no início de 2022, usando o conceito de centralidade em grafos. Foram considerados vários cenários, tomando diferentes grupos como os primeiros infectados e analisando o efeito de propagação da doença na rede. Através de medidas de centralidade em redes foi possível detectar os indivíduos que representariam maior risco de propagação da doença, caso infectados, observando-se ainda o pico da doença e o tempo para atingir esse pico. |
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Simulação de contaminação da Covid-19 em uma rede de alunos da UFF utilizando conceitos de centralidade em grafosSimulation of Covid-19 contamination in a network of UFF students using graph centrality conceptsGrafosCentralidadeModelos epidemiológicosCovid-19COVID-19GrafoPandemiaMétodos epidemiológicosNetworkCentralityEpidemic modelsCom o avanço da pandemia da COVID-19, surgimento de novas variantes do vírus e picos da doença que acontecem até os dias de hoje de forma sazonal, o estudo de proliferação da doença se faz importante. Com isso, este estudo simula a transmissão do vírus em uma rede de alunos de graduação de uma universidade pública brasileira, que decretou volta às aulas presenciais no início de 2022, usando o conceito de centralidade em grafos. Foram considerados vários cenários, tomando diferentes grupos como os primeiros infectados e analisando o efeito de propagação da doença na rede. Através de medidas de centralidade em redes foi possível detectar os indivíduos que representariam maior risco de propagação da doença, caso infectados, observando-se ainda o pico da doença e o tempo para atingir esse pico.With the advance of the COVID-19 pandemic, the emergence of new variants of the virus and peaks of the disease that occur seasonally until today, the study of disease proliferation becomes important. Thus, this study simulates the transmission of the virus in a network of undergraduate students from a Brazilian public university, which implemented the return to face-to-face classes at the beginning of 2022, using the concept of centrality in graphs. Several scenarios were considered, taking different groups as the first infected and analyzing the propagation effect of the disease in the network. The individuals who would represent the highest possible risk of inducing the disease, if infected, were detected through measures of centrality in networks. Besides that, we also observed the peak of the disease and the time to reach this peak78 p.Del-Vecchio, Renata RaposoCarmo, Annibal José Roris Rodriguez Scavarda doJones, Átila ArueiraAllem, Luiz Emíliohttp://lattes.cnpq.br/9670399040113556Silva, Pâmela de Carvalho Marques2023-09-15T19:20:51Z2023-09-15T19:20:51Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSILVA, Pâmela de Carvalho Marques. Simulação de contaminação da Covid-19 em uma rede de alunos da UFF utilizando conceitos de centralidade em grafos. 2023. 78 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção ) –Programa de Pós Graduação em Engenharia de Produção, Escola de Engenharia, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2023.http://app.uff.br/riuff/handle/1/30379CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2023-09-15T19:20:55Zoai:app.uff.br:1/30379Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T11:02:49.576930Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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