Translated the beginning of the first chapter before going to bed
This commit is contained in:
Sbezhik
GitHub
parent
7edad48e82
commit
ac842b389f
110
words/words.md
110
words/words.md
|
|
@ -2,144 +2,150 @@
|
|||
<div>
|
||||
<iframe id="splash" width="960" height="480" src="banners/splash.html"></iframe>
|
||||
<div style="top: 70px;font-size: 75px;font-weight: bold;">
|
||||
What Happens Next?
|
||||
Что будет дальше?
|
||||
</div>
|
||||
<div style="font-weight: 500;top: 140px;left: 10px;font-size: 29px;">
|
||||
COVID-19 Futures, Explained With Playable Simulations
|
||||
Варианты развития COVID-19, объяснённые на игровых симуляциях.
|
||||
</div>
|
||||
<div style="font-weight: 100;top: 189px;left: 10px;font-size: 19px;line-height: 21px;">
|
||||
<b>
|
||||
🕐 30 min play/read
|
||||
🕐 Время чтения/игры: 30 минут
|
||||
·
|
||||
</b>
|
||||
by
|
||||
|
||||
<a href="https://scholar.google.com/citations?user=_wHMGkUAAAAJ&hl=en">Marcel Salathé</a>
|
||||
(epidemiologist)
|
||||
(эпидемиолог)
|
||||
&
|
||||
<a href="https://ncase.me/">Nicky Case</a>
|
||||
(art/code)
|
||||
(арт/код)
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
"The only thing to fear is fear itself" was stupid advice.
|
||||
|
||||
Sure, don't hoard toilet paper – but if policymakers fear fear itself, they'll downplay real dangers to avoid "mass panic". Fear's not the problem, it's how we *channel* our fear. Fear gives us energy to deal with dangers now, and prepare for dangers later.
|
||||
"Единственное, чего нам следует бояться, это страха" -- это глупый совет.
|
||||
|
||||
Honestly, we (Marcel, epidemiologist + Nicky, art/code) are worried. We bet you are, too! That's why we've channelled our fear into making these **playable simulations**, so that *you* can channel your fear into understanding:
|
||||
Конечно не надо скупать туалетную бумагу, но если власти боятся самого страха, они будут преуменьшать опасности, чтобы "избежать паники". Проблема не в страхе, а в том, куда мы его *направляем*. Страх даёт нам энергию бороться с опасностями и приготовиться к будущим угрозам.
|
||||
|
||||
* **The Last Few Months** (epidemiology 101, SEIR model, R & R<sub>0</sub>)
|
||||
* **The Next Few Months** (lockdowns, contact tracing, masks)
|
||||
* **The Next Few Years** (loss of immunity? no vaccine?)
|
||||
Если честно, мы (Marcel, эпидемиолог, и Nicky, арт/код) беспокоимся. Бьёмся об заклад, вы тоже! Поэтому мы направили наш страх на то, чтобы сделать эти **игровые симуляции**, чтобы *вы* могли направить свой страх на понимание:
|
||||
|
||||
This guide (published May 1st, 2020. click this footnote!→[^timestamp]) is meant to give you hope *and* fear. To beat COVID-19 **in a way that also protects our mental & financial health**, we need optimism to create plans, and pessimism to create backup plans. As Gladys Bronwyn Stern once said, *“The optimist invents the airplane and the pessimist the parachute.”*
|
||||
* **Последние несколько месяцев** (эпидемиологический ликбез, модель SEIR, R и R<sub>0</sub>)
|
||||
* **Следующие несколько месяцев** (карантин, отслеживание контактов, маски)
|
||||
* **Следующие несколько лет** (утрата иммунитета? отсутствие вакцины?)
|
||||
|
||||
[^timestamp]: These footnotes will have sources, links, or bonus commentary. Like this commentary!
|
||||
Эта статья (опубликована 01.05.2020. Кликните на ссылку!→[^timestamp]) даст вам надежду *и* страх. Чтобы победить COVID-19 **и сохранить здоровье и финансовое положение**, нам нужны оптимизм, чтобы придумать план, и пессимизм, чтобы придумать "План Б". Как сказала Глэдис Бронвис Стерн:*“Оптимист придумал самолёт, пессимист — парашют.”*
|
||||
|
||||
[^timestamp]: Эти сноски содержат источники, ссылки или бонусные комментарии. Как здесь!
|
||||
|
||||
**This guide was published on May 1st, 2020.** Many details will become outdated, but we're confident this guide will cover 95% of possible futures, and that Epidemiology 101 will remain forever useful.
|
||||
**Эта статья была опубликована 01.05.2020.** Многие детали устареют, но мы уверены, что эта статья покрывает 95% вариантов развития событий, а эпидемиологический ликбез будет полезен всегда.
|
||||
|
||||
So, buckle in: we're about to experience some turbulence.
|
||||
Пристегните ремни: мы входим в зону турбулентности!
|
||||
|
||||
<div class="section chapter">
|
||||
<div>
|
||||
<img src="banners/curve.png" height=480 style="position: absolute;"/>
|
||||
<div>The Last Few Months</div>
|
||||
<div>Последние несколько месяцев</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
Pilots use flight simulators to learn how not to crash planes.
|
||||
Пилоты используют симуляторы полёта, чтобы понять, как не разбить самолёт.
|
||||
|
||||
**Epidemiologists use epidemic simulators to learn how not to crash humanity.**
|
||||
**Эпидемиологи используют симуляторы эпидемии, чтобы понять, как не разбить человечество.**
|
||||
|
||||
So, let's make a very, *very* simple "epidemic flight simulator"! In this simulation, <icon i></icon> Infectious people can turn <icon s></icon> Susceptible people into more <icon i></icon> Infectious people:
|
||||
Давайте сделаем очень, *очень* простой "эпидемический симулятор полёта"! В этой симуляции <icon i></icon> Заразные люди могут превратить <icon s></icon> Уязвимых людей в <icon i></icon> Заразных:
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
It's estimated that, *at the start* of a COVID-19 outbreak, the virus jumps from an <icon i></icon> to an <icon s></icon> every 4 days, *on average*.[^serial_interval] (remember, there's a lot of variation)
|
||||
Оценивают, что *в начале* вспышки COVID-19 вирус переходил с <icon i></icon> на <icon s></icon> каждые 4 дня*в среднем*.[^serial_interval] (хотя данные варьируются)
|
||||
|
||||
[^serial_interval]: “The mean [serial] interval was 3.96 days (95% CI 3.53–4.39 days)”. [Du Z, Xu X, Wu Y, Wang L, Cowling BJ, Ancel Meyers L](https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/26/6/20-0357_article) (Disclaimer: Early release articles are not considered as final versions)
|
||||
[^serial_interval]: “Средний [серийный] интервал составил 3.96 days (95% CI 3.53–4.39 days)”. [Du Z, Xu X, Wu Y, Wang L, Cowling BJ, Ancel Meyers L](https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/26/6/20-0357_article) (Дисклеймер: статьи с ранним доступом могут отличаться от финальной версии)
|
||||
|
||||
If we simulate "double every 4 days" *and nothing else*, on a population starting with just 0.001% <icon i></icon>, what happens?
|
||||
Если мы симулируем сценарий *только* удвоения каждые 4 дня, начиная со всего 0.001% <icon i></icon>, что случится?
|
||||
|
||||
**Click "Start" to play the simulation! You can re-play it later with different settings:** (technical caveats: [^caveats])
|
||||
**Нажмите "Start"! Вы сможете перезапустить игру с другими настройками:** (технические оговорки: [^caveats])
|
||||
|
||||
[^caveats]: **Remember: all these simulations are super simplified, for educational purposes.**
|
||||
[^caveats]: **Помните: все эти симуляции упрощённые и нужны для образовательных целей.**
|
||||
|
||||
One simplification: When you tell this simulation "Infect 1 new person every X days", it's actually increasing # of infected by 1/X each day. Same for future settings in these simulations – "Recover every X days" is actually reducing # of infected by 1/X each day.
|
||||
Одно упрощение: Когда вы говорите симуляции "Инфицировать 1 человека каждые X дней", на самом деле она увеличивает количество заражённых на 1/X каждый день. В следующих симуляциях появится настройка: "Период болезни X дней", она аналогично уменьшает количество заражённых на 1/X каждый день.
|
||||
|
||||
Those *aren't* exactly the same, but it's close enough, and for educational purposes it's less opaque than setting the transmission/recovery rates directly.
|
||||
Это *не* одно и то же, но довольно близко, и для образовательных целей это понятнее, чем устанавливать показатели передачи вируса и выздоровления напрямую.
|
||||
|
||||
<div class="sim">
|
||||
<iframe src="sim?stage=epi-1" width="800" height="540"></iframe>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
This is the **exponential growth curve.** Starts small, then explodes. "Oh it's just a flu" to "Oh right, flus don't create *mass graves in rich cities*".
|
||||
Это **кривая экспоненциального роста.** Начинается медленно, а потом взлетает. От "Да это просто грипп" до "Действительно, грипп не выливается в*массовые захоронения в богатых городах*".
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
But, this simulation is wrong. Exponential growth, thankfully, can't go on forever. One thing that stops a virus from spreading is if others *already* have the virus:
|
||||
Но эта симуляция неправильная. Экспоненциальный рост, к нашему счастью, не может продолжаться вечно. Одна из причин, которые мешают вирусу распространяться, это то, что у других *уже* есть вирус.
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
The more <icon i></icon>s there are, the faster <icon s></icon>s become <icon i></icon>s, **but the fewer <icon s></icon>s there are, the *slower* <icon s></icon>s become <icon i></icon>s.**
|
||||
Чем больше вокруг <icon i></icon>, тем быстрее <icon s></icon> превращаются в <icon i></icon>, **но чем меньше вокруг <icon s></icon>, тем *медленнее* <icon s></icon> становятся <icon i></icon>.**
|
||||
|
||||
Как это меняет рост эпидемии? Давайте выясним:
|
||||
|
||||
How's this change the growth of an epidemic? Let's find out:
|
||||
|
||||
<div class="sim">
|
||||
<iframe src="sim?stage=epi-2" width="800" height="540"></iframe>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
This is the "S-shaped" **logistic growth curve.** Starts small, explodes, then slows down again.
|
||||
Это S-образная **логистическая кривая.** Она медленно растёт, взлетает, а потом снова замедляется.
|
||||
|
||||
But, this simulation is *still* wrong. We're missing the fact that <icon i></icon> Infectious people eventually stop being infectious, either by 1) recovering, 2) "recovering" with lung damage, or 3) dying.
|
||||
Но эта симуляция *опять* неправильная. Мы упускаем то, что
|
||||
<icon i></icon> Заразные люди рано или поздно перестают быть заразными потому что 1) выздоравливают, 2) "выздоравливают" с непоправимым ущербом для лёгких, или 3) умирают.
|
||||
|
||||
For simplicity's sake, let's pretend that all <icon i></icon> Infectious people become <icon r></icon> Recovered. (Just remember that in reality, some are dead.) <icon r></icon>s can't be infected again, and let's pretend – *for now!* – that they stay immune for life.
|
||||
Для простоты, давайте считать, что все
|
||||
<icon i></icon> Заразные люди становятся <icon r></icon> Выздоровевшими. (Просто помните, что на самом деле некоторые из них мертвы.) <icon r></icon> не могут быть заражены снова, и давайте – *пока!* – считать, что иммунитет сохраняется на всю жизнь.
|
||||
|
||||
With COVID-19, it's estimated you're <icon i></icon> Infectious for 10 days, *on average*.[^infectiousness] That means some folks will recover before 10 days, some after. **Here's what that looks like, with a simulation *starting* with 100% <icon i></icon>:**
|
||||
В случае COVID-19 оценивают, что человек <icon i></icon> Заразен *в среднем* 10 дней.[^infectiousness] Это значит, что некоторые выздоровеют быстрее 10 дней, а некоторые медленнее. **Вот как это выглядит, если симуляция начинается с 100% <icon i></icon>:**
|
||||
|
||||
[^infectiousness]: “The median communicable period \[...\] was 9.5 days.” [Hu, Z., Song, C., Xu, C. et al](https://link.springer.com/article/10.1007/s11427-020-1661-4) Yes, we know "median" is not the same as "average". For simplified educational purposes, close enough.
|
||||
[^infectiousness]: “The median communicable period \[...\] was 9.5 days.” [Hu, Z., Song, C., Xu, C. et al](https://link.springer.com/article/10.1007/s11427-020-1661-4) Да, мы знаем, что "медиана" -- это не то же самое, что "среднее", но для образовательного упрощения это достаточно близко.
|
||||
|
||||
<div class="sim">
|
||||
<iframe src="sim?stage=epi-3" width="800" height="540"></iframe>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
This is the opposite of exponential growth, the **exponential decay curve.**
|
||||
Это противоположность экспоненциального роста, **кривая экспоненциального затухания.**
|
||||
|
||||
Что случится, если мы запустим S-образный логистический рост *с* выздоровлением?
|
||||
|
||||
Now, what happens if you simulate S-shaped logistic growth *with* recovery?
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Let's find out.
|
||||
Давайте выясним.
|
||||
|
||||
<b style='color:#ff4040'>Red curve</b> is *current* cases <icon i></icon>,
|
||||
<b style='color:#999999'>Gray curve</b> is *total* cases (current + recovered <icon r></icon>),
|
||||
starts at just 0.001% <icon i></icon>:
|
||||
<b style='color:#ff4040'>Красная кривая</b> -- это *текущие* больные <icon i></icon>,
|
||||
<b style='color:#999999'>Серая кривая</b> -- это *общее количество* случаев (текущие больные и выздоровевшие <icon r></icon>),
|
||||
Начиная со всего 0.001% <icon i></icon>:
|
||||
|
||||
<div class="sim">
|
||||
<iframe src="sim?stage=epi-4" width="800" height="540"></iframe>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
And *that's* where that famous curve comes from! It's not a bell curve, it's not even a "log-normal" curve. It has no name. But you've seen it a zillion times, and beseeched to flatten.
|
||||
*Именно отсюда* берётся та самая знаменитая кривая! Это не гауссов колокол, и даже не "логнормальная" кривая. У неё нет имени. Но вы видели её миллион раз и просили её сгладить.
|
||||
|
||||
This is the the **SIR Model**,[^sir]
|
||||
Это **модель SIR**,[^sir]
|
||||
(<icon s></icon>**S**usceptible <icon i></icon>**I**nfectious <icon r></icon>**R**ecovered)
|
||||
the *second*-most important idea in Epidemiology 101:
|
||||
*вторая* по важности идея в эпидемиологическом ликбезе:
|
||||
|
||||
[^sir]: For more technical explanations of the SIR Model, see [the Institute for Disease Modeling](https://www.idmod.org/docs/hiv/model-sir.html#) and [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology#The_SIR_model)
|
||||
[^sir]: Для более подробного объяснения модели SIR, смотри [the Institute for Disease Modeling](https://www.idmod.org/docs/hiv/model-sir.html#) и [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology#The_SIR_model)
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
**NOTE: The simulations that inform policy are way, *way* more sophisticated than this!** But the SIR Model can still explain the same general findings, even if missing the nuances.
|
||||
**ВНИМАНИЕ: Симуляции, которые используются в планировании политики сильно, *сильно* сложнее, чем наша!** Но модель SIR всё равно может объяснить общие закономерности, даже если она и упускает нюансы.
|
||||
|
||||
Actually, let's add one more nuance: before an <icon s></icon> becomes an <icon i></icon>, they first become <icon e></icon> Exposed. This is when they have the virus but can't pass it on yet – infect*ed* but not yet infect*ious*.
|
||||
На самом деле, давайте добавим один нюанс: перед тем как человек из <icon s></icon> превращается в <icon i></icon>, он вначале становится <icon e></icon> Латентно инфицированным. Это значит, что у него есть вирус, но он его не может передать – *заражённый*, но ещё не *заразный*.
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
(This variant is called the **SEIR Model**[^seir], where the "E" stands for <icon e></icon> "Exposed". Note this *isn't* the everyday meaning of "exposed", when you may or may not have the virus. In this technical definition, "Exposed" means you definitely have it. Science terminology is bad.)
|
||||
(Это вариант называется **модель SEIR**[^seir], где "E" значит <icon e></icon> "Exposed", Латентно инфицированный.)
|
||||
|
||||
[^seir]: For more technical explanations of the SEIR Model, see [the Institute for Disease Modeling](https://www.idmod.org/docs/hiv/model-seir.html) and [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology#The_SEIR_model)
|
||||
[^seir]: Больше технических деталей по модели SEIR смотри на [the Institute for Disease Modeling](https://www.idmod.org/docs/hiv/model-seir.html) и [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology#The_SEIR_model)
|
||||
|
||||
For COVID-19, it's estimated that you're <icon e></icon> infected-but-not-yet-infectious for 3 days, *on average*.[^latent] What happens if we add that to the simulation?
|
||||
Для COVID-19 оценивается, что человек остаётся <icon e></icon> заражённым-но-пока-не-заразным 3 дня *в среднем*. [^latent] Что случится, если мы добавим это в симуляцию?
|
||||
|
||||
[^latent]: “Assuming an incubation period distribution of mean 5.2 days from a separate study of early COVID-19 cases, we inferred that infectiousness started from 2.3 days (95% CI, 0.8–3.0 days) before symptom onset” (translation: Assuming symptoms start at 5 days, infectiousness starts 2 days before = Infectiousness starts at 3 days) [He, X., Lau, E.H.Y., Wu, P. et al.](https://www.nature.com/articles/s41591-020-0869-5)
|
||||
|
||||
|
|
@ -706,4 +712,4 @@ So what does this mean for YOU, right now?
|
|||
|
||||
Don't downplay fear to build up hope. Our fear should *team up* with our hope, like the inventors of airplanes & parachutes. Preparing for horrible futures is how we *create* a hopeful future.
|
||||
|
||||
The only thing to fear is the idea that the only thing to fear is fear itself.
|
||||
The only thing to fear is the idea that the only thing to fear is fear itself.
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user