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Enregistrement W1579846757 · doi:10.5772/33113

Knowledge Integration to Support Networking for Laboratory Preparedness and Response to Emerging Pathogens

2012· book-chapter· en· W1579846757 sur OpenAlexaff
N. Shamir, L P - King, Imbert Theodore, May Chu

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessComputer scienceKnowledge managementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratories play a critical role in facilitating timely recognition of and response to public health threats. However, capabilities and capacities vary widely among laboratories around the world. The scientific community recognizes that: 1) no single laboratory or network can effectively cover all health hazard threats and 2) connecting laboratories through networks enables scientific communities to harness and contribute their expertise in response to public health threats, while adding value and enhancing opportunities to enrich their own work. However, a consolidated and accessible inventory of laboratories that would enable this to happen does not exist. Public health laboratories serve the essential function of identifying etiologic agents of disease in an accurate and timely manner. However, the practicality and potential of these laboratories in the detection, monitoring, and reporting of threats over a wider geographic range is limited by unclear case definitions, inadequate laboratory capacity, and often, limited political will of local authorities to comply with International Health Regulations (IHR) 2005 Furthermore, some countries are not member states of World Health Organization (WHO) and therefore have no obligation to comply with IHR. Global, regional, and national laboratory networks serve to alleviate these issues by streamlining the detection, monitoring, and reporting procedures for communicable diseases in order to effectively and significantly reduce the global or regional burden of disease. Laboratory networks are useful in establishing and maintaining standards such as molecular disease confirmation by providing member laboratories with standardized testing and reporting procedures, reagents, equipment, training, reference materials, quality control indicators, and technical support. Such collaboration between and among laboratories facilitated by networks allows for rapid and accurate provision of information regarding the magnitude of disease and the strains that are circulating in particular regions, leading to faster response and more effective control of the threat. Some example networks include the Global Polio Network

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,294 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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