Jad El Hage, Patti Gravitt, Jacques Ravel, Nadia Lahrichi
et Erica Gralla
Article de revue (2021)
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| Renseignements supplémentaires: |
S1 File. Modeling assumptions. Details the assumptions used in the model. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0255214.s001 (PDF) ; Data Availability Statement: All data files are available from https://github.com/ravel-lab/COVID_TESTING_DES |
|---|---|
| Département: | Département de mathématiques et de génie industriel |
| Centre de recherche: | CIRRELT - Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport |
| Organismes subventionnaires: | Gordon and Betty Moore Foundation |
| Numéro de subvention: | GBMF9634 |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/9361/ |
| Titre de la revue: | PLOS One (vol. 16, no 7) |
| Maison d'édition: | PLOS |
| DOI: | 10.1371/journal.pone.0255214 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1371/journal.pone.0255214 |
| Date du dépôt: | 16 août 2023 12:09 |
| Dernière modification: | 09 avr. 2026 04:38 |
| Citer en APA 7: | El Hage, J., Gravitt, P., Ravel, J., Lahrichi, N., & Gralla, E. (2021). Supporting scale-up of COVID-19 RT-PCR testing processes with discrete event simulation. PLOS One, 16(7), 19 pages. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0255214 |
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