SIRS model を採用し， Watt and Srogatz の small-world network 上での感染症の伝播を計算機 シミュレーションで調べている． S(susceptible) 状態の個体はその近傍にある I(infected) 状態の個体数に比例する確率で感染し， 感染後 I 状態にはτ_I= 4 時間ステップ留まる．その後 R(recovery) 状態に 移りτ_R= 9 時間ステップ留まって S 状態に戻る．各個体はこのような循環をくりかえす としてシミュレーションを実行している． 近道リンクの割合 p が小さいときは，“fluctuating endemic state of low infection”となり， p が大きいときは，“self-sustained oscillations in the size of the infected subpopulation”と なって，系の個体数が充分大きい場合には両状態の間に鋭い相転移があること示した．ただし，感染個体の空間分布に ついては言及していないので本当に endemic state なのか疑問が残る.