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Thank you!Thank you for your pull request 😃 🤖 This automated message can help you check the rendered files in your submission for clarity. If you have any questions, please feel free to open an issue in {sandpaper}. If you have files that automatically render output (e.g. R Markdown), then you should check for the following:
Rendered Changes🔍 Inspect the changes: https://github.com/epiverse-trace/tutorials-late/compare/md-outputs..md-outputs-PR-97 The following changes were observed in the rendered markdown documents: What does this mean?If you have source files that require output and figures to be generated (e.g. R Markdown), then it is important to make sure the generated figures and output are reproducible. This output provides a way for you to inspect the output in a diff-friendly manner so that it's easy to see the changes that occur due to new software versions or randomisation. ⏱️ Updated at 2025-10-13 19:51:07 +0000 |
thanks @kellymccain28, the way you are proceeding is appropriate. I can wait until you give me the notification that it is finished. |
kellymccain28
suggested changes
Sep 20, 2025
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| :::::::::::::::::::::::::::::::::::::: questions | ||
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| - Comment choisir un modèle mathématique approprié pour mener à bien ma tâche d'analyse ? |
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Suggested change
| - Comment choisir un modèle mathématique approprié pour mener à bien ma tâche d'analyse ? | |
| - Comment choisir un modèle mathématique approprié pour bien faire ma tâche d'analyse ? |
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| :::::::::::::::: solution | ||
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| ### Avons-nous besoin d'un [déterministe](../learners/reference.md#deterministic) ou [stochastique](../learners/reference.md#stochastic) stochastique ? |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| ### Avons-nous besoin d'un [déterministe](../learners/reference.md#deterministic) ou [stochastique](../learners/reference.md#stochastic) stochastique ? | |
| ### Avons-nous besoin d'un modèle [déterministe](../learners/reference.md#deterministic) ou [stochastique](../learners/reference.md#stochastic) ? |
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| ### Avons-nous besoin d'un [déterministe](../learners/reference.md#deterministic) ou [stochastique](../learners/reference.md#stochastic) stochastique ? | ||
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| Les structures des modèles diffèrent en fonction de l'ampleur et de la nature de l'épidémie. Lorsque le nombre d'infections simulées est faible, la variation stochastique (c'est-à-dire le caractère aléatoire que nous pouvons définir mathématiquement) des résultats peut avoir une incidence significative sur le déclenchement ou non d'une épidémie. Les épidémies, qui sont généralement des événements localisés, peuvent être mieux modélisées à l'aide d'approches stochastiques afin de saisir l'incertitude de la dynamique de transmission précoce. Les épidémies, qui sont des événements à plus grande échelle, peuvent souvent être modélisées efficacement à l'aide d'approches déterministes, car la variation stochastique devient moins importante par rapport à la dynamique globale. Il est important de noter que les termes "flambée" et "épidémie" peuvent parfois être utilisés de manière interchangeable en fonction du contexte, les flambées étant parfois considérées comme des épidémies localisées. |
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In French I don't believe there is a different word for outbreak and epidemic so i've edited the text to say ' localized epidemics' and 'larger-scale epidemics' and to remove the last sentence comparing the two words
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| ### Avons-nous besoin d'un [déterministe](../learners/reference.md#deterministic) ou [stochastique](../learners/reference.md#stochastic) stochastique ? | ||
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| Les structures des modèles diffèrent en fonction de l'ampleur et de la nature de l'épidémie. Lorsque le nombre d'infections simulées est faible, la variation stochastique (c'est-à-dire le caractère aléatoire que nous pouvons définir mathématiquement) des résultats peut avoir une incidence significative sur le déclenchement ou non d'une épidémie. Les épidémies, qui sont généralement des événements localisés, peuvent être mieux modélisées à l'aide d'approches stochastiques afin de saisir l'incertitude de la dynamique de transmission précoce. Les épidémies, qui sont des événements à plus grande échelle, peuvent souvent être modélisées efficacement à l'aide d'approches déterministes, car la variation stochastique devient moins importante par rapport à la dynamique globale. Il est important de noter que les termes "flambée" et "épidémie" peuvent parfois être utilisés de manière interchangeable en fonction du contexte, les flambées étant parfois considérées comme des épidémies localisées. |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| Les structures des modèles diffèrent en fonction de l'ampleur et de la nature de l'épidémie. Lorsque le nombre d'infections simulées est faible, la variation stochastique (c'est-à-dire le caractère aléatoire que nous pouvons définir mathématiquement) des résultats peut avoir une incidence significative sur le déclenchement ou non d'une épidémie. Les épidémies, qui sont généralement des événements localisés, peuvent être mieux modélisées à l'aide d'approches stochastiques afin de saisir l'incertitude de la dynamique de transmission précoce. Les épidémies, qui sont des événements à plus grande échelle, peuvent souvent être modélisées efficacement à l'aide d'approches déterministes, car la variation stochastique devient moins importante par rapport à la dynamique globale. Il est important de noter que les termes "flambée" et "épidémie" peuvent parfois être utilisés de manière interchangeable en fonction du contexte, les flambées étant parfois considérées comme des épidémies localisées. | |
| Les structures des modèles diffèrent en fonction de l'ampleur et de la nature de l'épidémie. Lorsque le nombre d'infections simulées est faible, la variation stochastique (c'est-à-dire le caractère aléatoire que nous pouvons définir mathématiquement) des résultats peut avoir une incidence significative sur le déclenchement ou non d'une épidémie. Les épidémies localisés peuvent être mieux modélisées à l'aide d'approches stochastiques afin de saisir l'incertitude de la dynamique de transmission précoce. Les épidémies à plus grande échelle, peuvent souvent être modélisées efficacement à l'aide d'approches déterministes, car la variation stochastique devient moins importante par rapport à la dynamique globale. ``` |
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| ## Comment la transmission est-elle modélisée ? | ||
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| Par exemple, [directes](../learners/reference.md#direct) ou [indirecte](../learners/reference.md#indirect), [aérien](../learners/reference.md#airborne) ou [à transmission vectorielle](../learners/reference.md#vectorborne). |
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Suggested change
| Par exemple, [directes](../learners/reference.md#direct) ou [indirecte](../learners/reference.md#indirect), [aérien](../learners/reference.md#airborne) ou [à transmission vectorielle](../learners/reference.md#vectorborne). | |
| Par exemple, [directes](../learners/reference.md#direct) ou [indirecte](../learners/reference.md#indirect), [par voie aérienne](../learners/reference.md#airborne) ou [à transmission vectorielle](../learners/reference.md#vectorborne). |
kellymccain28
suggested changes
Sep 28, 2025
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| :::::::::::::::: solution | ||
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| ## Quel est le résultat qui vous intéresse ? |
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Suggested change
| ## Quel est le résultat qui vous intéresse ? | |
| ## Quel est le résultat qui nous intéresse ? |
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| ## Des interventions seront-elles modélisées ? | ||
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| Enfin, les interventions telles que la vaccination, la distanciation sociale ou les programmes de traitement peuvent présenter un intérêt. Les capacités d'intégration des interventions varient d'un modèle à l'autre : |
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Suggested change
| Enfin, les interventions telles que la vaccination, la distanciation sociale ou les programmes de traitement peuvent présenter un intérêt. Les capacités d'intégration des interventions varient d'un modèle à l'autre : | |
| Il se peut que nous nous intéressions aux interventions telles que la vaccination, la distanciation physique ou les programmes de traitement. Les capacités d'intégration des interventions varient d'un modèle à l'autre : |
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| Enfin, les interventions telles que la vaccination, la distanciation sociale ou les programmes de traitement peuvent présenter un intérêt. Les capacités d'intégration des interventions varient d'un modèle à l'autre : | ||
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| - Certains modèles peuvent simuler des interventions continues (par exemple, des programmes de vaccination continus). |
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Suggested change
| - Certains modèles peuvent simuler des interventions continues (par exemple, des programmes de vaccination continus). | |
| - Certains modèles peuvent simuler des interventions continues (par exemple, des programmes de vaccination délivrés en continu). |
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| - Certains modèles peuvent simuler des interventions continues (par exemple, des programmes de vaccination continus). | ||
| - D'autres traitent les interventions discrètes (par exemple, les fermetures ponctuelles d'écoles). | ||
| - Certains modèles n'intègrent pas du tout de capacités d'intervention |
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Suggested change
| - Certains modèles n'intègrent pas du tout de capacités d'intervention | |
| - Certains modèles ne comprennent aucune fonctionnalité permettant de modéliser les interventions. |
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| ## Modèles disponibles en `{epidemics}` | ||
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| Le paquet R `{epidemics}` contient des fonctions permettant d'exécuter les modèles existants. |
There was a problem hiding this comment.
Suggested change
| Le paquet R `{epidemics}` contient des fonctions permettant d'exécuter les modèles existants. | |
| Le package R `{epidemics}` contient des fonctions permettant d'exécuter les modèles existants. |
| - Durée de la simulation : 120 jours | ||
| - Valeurs des paramètres : | ||
| - $R_0$ (`r0`) = 1.1, | ||
| - $p^I$ (`infectious_period`) = 12, |
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I didn't translate these bits here (infectious_period, etc.) as it seems like they are variable names
| ### Code pour les conditions initiales | ||
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| ```{r} | ||
| # set population size |
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Suggested change
| # set population size | |
| # définir la taille de la population |
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| E0 <- 10 | ||
| I0 <- 5 | ||
| # prepare initial conditions as proportions |
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Suggested change
| # prepare initial conditions as proportions | |
| # préparer les conditions initiales sous forme de proportions. |
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| ### Indice : simulations de modèles multiples | ||
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| Adaptez le code de la [la prise en compte de l'incertitude](../episodes/simulating-transmission.md#accounting-for-uncertainty) de l'incertitude |
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Suggested change
| Adaptez le code de la [la prise en compte de l'incertitude](../episodes/simulating-transmission.md#accounting-for-uncertainty) de l'incertitude | |
| Adaptez le code de la section [prise en compte de l'incertitude](../episodes/simulating-transmission.md#accounting-for-uncertainty) |
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| 2. Exécutez le modèle 100 fois et représentez la moyenne, les quantiles supérieurs et inférieurs à 95 % du nombre d'individus infectieux en fonction du temps. | ||
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| Nous exécutons le modèle 100 fois avec l'option *même* valeurs des paramètres. |
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Suggested change
| Nous exécutons le modèle 100 fois avec l'option *même* valeurs des paramètres. | |
| Nous exécutons le modèle 100 fois avec les *même* valeurs des paramètres. |
kellymccain28
suggested changes
Oct 2, 2025
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| ::::::::::::::::::::::::::::::::::::: objectives | ||
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| - Ajoutez les interventions pharmaceutiques et non pharmaceutiques à la liste des interventions de l'UE. `{epidemics}` modèle |
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Suggested change
| - Ajoutez les interventions pharmaceutiques et non pharmaceutiques à la liste des interventions de l'UE. `{epidemics}` modèle | |
| - Ajoutez les interventions pharmaceutiques et non pharmaceutiques à la liste des interventions d'un modèle crée avec le package `{epidemics}` |
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| ## Introduction | ||
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| Les modèles mathématiques peuvent être utilisés pour générer des trajectoires de propagation de maladies dans le cadre de la mise en œuvre d'interventions à différents stades d'une épidémie. Ces trajectoires peuvent être utilisées pour prendre des décisions sur les interventions à mettre en œuvre pour ralentir la propagation des maladies. |
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| Les modèles mathématiques peuvent être utilisés pour générer des trajectoires de propagation de maladies dans le cadre de la mise en œuvre d'interventions à différents stades d'une épidémie. Ces trajectoires peuvent être utilisées pour prendre des décisions sur les interventions à mettre en œuvre pour ralentir la propagation des maladies. | |
| Les modèles mathématiques peuvent être utilisés pour générer des trajectoires de propagation de maladies dans le cadre de la mise en œuvre d'interventions à différents stades d'une épidémie. Ces trajectoires peuvent être utilisées pour prendre des décisions sur les interventions à mettre en place pour ralentir la propagation des maladies. |
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| Les interventions sont généralement incorporées dans les modèles mathématiques en manipulant les valeurs des paramètres pertinents, par exemple la réduction de la transmission, ou en introduisant un nouvel état de la maladie, par exemple la classe vaccinée, où nous supposons que les individus qui appartiennent à cette classe ne sont plus susceptibles d'être infectés. | ||
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| Dans ce tutoriel, nous apprendrons à utiliser les outils suivants `{epidemics}` pour modéliser les interventions et l'accès aux données de contact social avec `{socialmixr}`. Nous utiliserons `{dplyr}`, `{ggplot2}` et le tuyau `%>%` pour relier certaines de leurs fonctions, alors appelons aussi `{tidyverse}`: |
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| Dans ce tutoriel, nous apprendrons à utiliser les outils suivants `{epidemics}` pour modéliser les interventions et l'accès aux données de contact social avec `{socialmixr}`. Nous utiliserons `{dplyr}`, `{ggplot2}` et le tuyau `%>%` pour relier certaines de leurs fonctions, alors appelons aussi `{tidyverse}`: | |
| Dans ce tutoriel, nous apprendrons à utiliser le package `{epidemics}` pour modéliser les interventions et l'accès aux données de contact social avec `{socialmixr}`. Nous utiliserons `{dplyr}`, `{ggplot2}` et le tuyau `%>%` pour relier certaines de leurs fonctions, alors appelons aussi `{tidyverse}`: |
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| :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: instructor | ||
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| Dans ce tutoriel, différents types d'intervention et la manière dont ils peuvent être modélisés sont présentés. Les apprenants devraient être en mesure de comprendre le mécanisme sous-jacent de ces interventions (par exemple, réduire le taux de contact) ainsi que la manière d'implémenter le code pour inclure de telles interventions. |
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| Dans ce tutoriel, différents types d'intervention et la manière dont ils peuvent être modélisés sont présentés. Les apprenants devraient être en mesure de comprendre le mécanisme sous-jacent de ces interventions (par exemple, réduire le taux de contact) ainsi que la manière d'implémenter le code pour inclure de telles interventions. | |
| Dans ce tutoriel, on introduit différents types d'intervention et la manière dont ils peuvent être modélisés. Les apprenants devraient être en mesure de comprendre le mécanisme sous-jacent de ces interventions (par exemple, réduire le taux de contact) ainsi que la manière d'implémenter le code pour inclure de telles interventions. |
kellymccain28
suggested changes
Oct 12, 2025
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| :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: | ||
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| ## Interventions non pharmaceutiques |
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Suggested change
| ## Interventions non pharmaceutiques | |
| ## Interventions non-pharmaceutiques |
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| ## Interventions non pharmaceutiques | ||
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| [Interventions non pharmaceutiques](../learners/reference.md#NPIs) Les interventions non pharmaceutiques (INP) sont des mesures mises en place pour réduire la transmission qui n'incluent pas l'administration de médicaments ou de vaccins. Les IPN visent à réduire les contacts entre les personnes infectieuses et les personnes sensibles en fermant les écoles et les lieux de travail et en prenant d'autres mesures pour empêcher la propagation de la maladie, par exemple en se lavant les mains et en portant des masques. |
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Suggested change
| [Interventions non pharmaceutiques](../learners/reference.md#NPIs) Les interventions non pharmaceutiques (INP) sont des mesures mises en place pour réduire la transmission qui n'incluent pas l'administration de médicaments ou de vaccins. Les IPN visent à réduire les contacts entre les personnes infectieuses et les personnes sensibles en fermant les écoles et les lieux de travail et en prenant d'autres mesures pour empêcher la propagation de la maladie, par exemple en se lavant les mains et en portant des masques. | |
| [Interventions non-pharmaceutiques](../learners/reference.md#NPIs) Les interventions non pharmaceutiques (INP) sont des mesures mises en place pour réduire la transmission qui n'incluent pas l'administration de médicaments ou de vaccins. Les IPN visent à réduire les contacts entre les personnes infectieuses et les personnes sensibles en fermant les écoles et les lieux de travail et en prenant d'autres mesures pour empêcher la propagation de la maladie, par exemple en se lavant les mains et en portant des masques. |
| symmetric = TRUE | ||
| ) | ||
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| # prepare contact matrix |
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Suggested change
| # prepare contact matrix | |
| # prépare la matrice de contact |
| # prepare contact matrix | ||
| contact_matrix <- t(contact_data$matrix) | ||
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| # prepare the demography vector |
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Suggested change
| # prepare the demography vector | |
| # prépare le vecteur de la démographie |
| demography_vector <- contact_data$demography$population | ||
| names(demography_vector) <- rownames(contact_matrix) | ||
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| # initial conditions: one in every 1 million is infected |
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Suggested change
| # initial conditions: one in every 1 million is infected | |
| # conditions initiales: une personne sur un million est infecté |
| ) | ||
| ``` | ||
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| Le graphique montre que le pic du nombre total d'individus infectieux en cas de vaccination est beaucoup plus faible que lors des fermetures d'écoles et des interventions avec port de masques. |
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Suggested change
| Le graphique montre que le pic du nombre total d'individus infectieux en cas de vaccination est beaucoup plus faible que lors des fermetures d'écoles et des interventions avec port de masques. | |
| Le graphique montre que le pic du nombre total d'individus infectieux en cas de vaccination est beaucoup plus faible que lors des fermetures d'écoles et des interventions avec port du masque. |
| ``` | ||
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| Le graphique montre que le pic du nombre total d'individus infectieux en cas de vaccination est beaucoup plus faible que lors des fermetures d'écoles et des interventions avec port de masques. | ||
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Missing a section here -- Lastly, if you want to plot new infections from an epidemics::model_default() that includes a vaccination intervention, you need to add one argument to epidemics::new_infections(): Set exclude_compartments = "vaccinated" to tell the function that people moving from “susceptible” to “vaccinated” are not becoming infected. This ensures vaccinated individuals aren’t counted as infections.
Enfin, si vous souhaitez représenter graphiquement les nouvelles infections à partir d'un object de epidemics::model_default() qui inclut la vaccination, vous devez ajouter un argument à epidemics::new_infections() : définissez exclude_compartments = « vaccinated » pour indiquer à la fonction que les personnes passant de « susceptibles » à « vaccinées » ne sont pas infectées. Cela garantit que les personnes vaccinées ne seront pas comptées comme des infections.
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| Le graphique montre que le pic du nombre total d'individus infectieux en cas de vaccination est beaucoup plus faible que lors des fermetures d'écoles et des interventions avec port de masques. | ||
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Also missing Show Details section
Montrez les détails
Notez que si nous ajoutons by_group = FALSE dans epidemics::new_infections(), nous obtenons un résumé des nouvelles infections dans la population.
In the code, the comments in English are:
Assigner les noms des scénarios
Combiner les données des deux scénarios
After the code:
Pour obtenir un graphique stratifié par âge, conservez la valeur par défaut by_group = TRUE, puis ajoutez linetype = demography_group lors de la déclaration des variables dans ggplot(aes(...)).
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| Différents types d'intervention peuvent être mis en œuvre à l'aide de la modélisation mathématique. La modélisation des interventions nécessite des hypothèses sur les paramètres du modèle qui sont affectés (par exemple, les matrices de contact, le taux de transmission), ainsi que sur l'ampleur et le moment de la simulation d'une épidémie. | ||
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| L'étape suivante consiste à quantifier l'effet d'une intervention. Si vous souhaitez apprendre à comparer les interventions, veuillez suivre le didacticiel suivant [Comparer les résultats des interventions en matière de santé publique](../episodes/compare-interventions.md). |
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| L'étape suivante consiste à quantifier l'effet d'une intervention. Si vous souhaitez apprendre à comparer les interventions, veuillez suivre le didacticiel suivant [Comparer les résultats des interventions en matière de santé publique](../episodes/compare-interventions.md). | |
| L'étape suivante consiste à quantifier l'effet d'une intervention. Si vous souhaitez apprendre à comparer les interventions, veuillez suivre le tutoriel suivant [Comparer les résultats des interventions en matière de santé publique](../episodes/compare-interventions.md). |
Comment on lines
+440
to
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| - L'effet des NPI peut être modélisé comme une réduction des taux de contact entre les groupes d'âge ou une réduction du taux de transmission de l'infection. | ||
| - La vaccination peut être modélisée en supposant que les individus passent à un état pathologique différent. $V$ |
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| - L'effet des NPI peut être modélisé comme une réduction des taux de contact entre les groupes d'âge ou une réduction du taux de transmission de l'infection. | |
| - La vaccination peut être modélisée en supposant que les individus passent à un état pathologique différent. $V$ | |
| - L'effet des NPI peut être modélisé comme une réduction des taux de contact entre les groupes d'âge ou une réduction du taux de transmission de l'infection. | |
| - La vaccination peut être modélisée en supposant que les individus passent à un état pathologique différent $V$. |
Co-authored-by: kellymccain28 <[email protected]>
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This is @avallecam speaking:
Dear reviewers, thank you for nominating yourself to review the automatic translation of episodes:
The translated files are accessible in the "Files changed" tab of this PR. Find the Rmd file that corresponds to your assigned episode. Then, click on Load diff.
We are open to accepting your specific changes to one or multiple lines using the "Files changed" tab. To start your review, you can follow steps 5 to 8 from this how-to guide on Reviewing proposed changes in a pull request. Using this method, your line comments are pending and only visible to you. Press Submit Review when finished.
If you prefer an alternative method for review, please let me know, and we can coordinate another platform according to your needs. Each episode could be reviewed on different platforms.
Lastly, we mostly want your review of the French translation of the text only. If you have a thematic or technical improvement you would like the tutorials to have, please feel free to fill an issue. We encourage you to focus on the written content only.