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Atakan Han 150501024 

During the Covid-19 Outbreak Model
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Recent COVID-19 Outbreak in Burnie Tasmania
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Das SEIRS(D)-Modell zum Simulieren der COVID-19 - Epidemie.
SEIR - COVID-19 (v.1) von Remigiusz Kinas
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Initial data from:
Italian data [link], as of Mar 28
Incubation estimation [link

Model focuses on outbreak dynamics and control, this version ignores symptom onset to hospital admission and the rest of recovery dynamics.
Italian COVID 19 outbreak control V2
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This is a mitigated model showing the potential spread of COVID-19 across the healthcare system.

COVID phased community model
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Өздік жұмыс(жүйелік модельдеу)
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Model of Covid-19 Outbreak in Burnie, Tasmania

When reported COVID-19 cases begin to show a rapid increase, the government will initiate control policies to deal with the spread.As the number of people tested increases and measures such as isolation and medical assistance are implemented, the number of people infected will decline rapidly.Therefore, the government's policy is to reduce and eliminate sources of transmission by increasing the number of tests and initiating control measures.At the same time, it also shows the negative impact of economic growth, which according to the model will stop in the next 20 weeks.

Model of Covid-19 Outbreak in Burnie, Tasmania (Yimeng Yao 448253)
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Dieses Causal Loop Diagramm (CLD) versucht in vereinfachter Weisse die Wesentliche Dynamik des Mars-CoV-2 zu veranschaulichen. Der Motor hinter den Infektionen ist offensichtlich eine selbstverstärkende Rückkopplungsschleife, und ausschlaggebend in diesem Bezug ist der R-Wert. Wenn der R-Wert unter 1 liegt, dann heisst das, dass eine infizierte Person während des Zeitraums, in dem sie infektiös ist, weniger als eine andere Person infiziert.  Liegt der Wert über 1, dann steckt die Infizierte mehr als eine andere Person an, und das Virus verbreitet sich exponentiell. Die Schleifen, die blaue Pfeile enthalten, sind negative Rückkopplungsschleifen – sie bremsen die Verbreitung des Virus. Das Diagramm suggeriert, dass der R-Wert als Schlüssel zur Kontrolle der Verbreitung des Virus dienen könnte. Sollte der Wert über 1 steigen, so müssten  Schutzmassnahem eingeführt werden. Ist der Wert unter 1, dann sind die negativen Schleifen dominierend und einige Massnahmen könnten gelockert werden. 

Eine Systemische Sicht auf Covid-19
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Pemodelan COVID-19
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Simplified Model_v2
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системное Америка
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Very basic LV model, looking at the relationship between COVID-19 mitigation behavior and COVID-19 cases
Lotka Volterra COVID Model
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COVID-19 Indonesia
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COVID-19 in Japan СРС-1
5 months ago
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Modelo Epidemiológico para Casos de COVId-19

Insigh: Luis Felipe Dias Lopes - UFSM
            Carlos HeitorMoreira - UFSM
            Paulo Villela - ITA
Simulação Santa Maria Covid-19
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covid-19
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Clone of COVID-19
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Данная модель отражает распространение COVID-19 в России на основе статистики за 2020 год. Модель построена в среде Insight Maker по типу SEIRD (Susceptible–Exposed–Infected–Recovered–Dead), с упрощённой динамикой.
Основные параметры:
-Исходное население (масштабировано): 1000 человек
-Заражённые в начале: 2.12% → 21 человек
-Выздоровевшие (Recovery period): через 14 дней
-Смертность: 1.71% от заболевших
-Потеря иммунитета: не учитывается (0%)
-Exogenous (внешнее заражение): 2.12%
-Transmit: 0.3 (зависит от количества заражённых и восприимчивых)
covid-19 in russia
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Atakan Han 150501024 

After the Covid-19 Outbreak Model
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The System Dynamics Of Covid-19 Pandemic at Puerto Princesa City Palawan
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COVID-19 in Iran 2 - ө. ж.
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Exemple de modélisation
https://youtu.be/Kas0tIxDvrg
Les chiffres 
https://www.worldometers.info/coronavirus/coronavirus-symptoms/
Modélisation Covid-19 aka Coronavirus
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жуйелик динамика ковид африка
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COVID-19 in Jakarta