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Enregistrement W1488519167 · doi:10.1186/1476-072x-4-21

The Integrated System for Public Health Monitoring of West Nile Virus (ISPHM-WNV): a real-time GIS for surveillance and decision-making

2005· article· en· W1488519167 sur OpenAlexaffabout
Pierre Gosselin, Germain Lebel, Sonia Rivest, Monique Douville-Fradet

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Geographics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité LavalInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWest Nile virusPublic healthPublic health surveillanceGeographic information systemEnvironmental healthMosquito controlGeographyGovernment (linguistics)Disease surveillanceVirologyMedicineCartographyVirusMalaria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: After its first detection in North America in New York in 1999, West Nile virus was detected for the first time in 2002 in the province of Quebec, Canada. This situation forced the Government of Quebec to adopt a public health protection plan against the virus. The plan comprises several fields of intervention including the monitoring of human cases, Corvidae and mosquitoes in order to ensure the early detection of the presence of the virus in a particular area. To help support the monitoring activities, the Integrated System for Public Health Monitoring of West Nile Virus (ISPHM-WNV) has been developed. RESULTS: The ISPHM-WNV is a real-time geographic information system for public health surveillance of West Nile virus and includes information on Corvidae, mosquitoes, humans, horses, climate, and preventive larvicide interventions. It has been in operation in the province of Quebec, Canada, since May 2003. The ISPHM-WNV facilitates the collection, localization, management and analysis of monitoring data; it also allows for the display of the results of analyses on maps, tables and statistical diagrams. CONCLUSION: The system is very helpful for field workers in all regions of the province, as well as for central authorities. It represents the common authoritative source of data for analysis, exchange and decision-making.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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