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Enregistrement W1973032942 · doi:10.3390/ijerph110606388

Evaluating the Impact of Environmental Temperature on Global Highly Pathogenic Avian Influenza (HPAI) H5N1 Outbreaks in Domestic Poultry

2014· article· en· W1973032942 sur OpenAlexaff
Zhijie Zhang, Dongmei Chen, Yue Chen, Bo Wang, Yi Hu, Jie Gao, Liqian Sun, Rui Li, Chenglong Xiong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfluenza A virus subtype H5N1OutbreakHighly pathogenicTransmission (telecommunications)GeographyEnvironmental healthLivestockInfluenza A virusVeterinary medicineBiologySocioeconomicsVirologyVirusEcologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence and spread of highly pathogenic avian influenza (HPAI) A virus subtype H5N1 in Asia, Europe and Africa has had an enormously socioeconomic impact and presents an important threat to human health because of its efficient animal-to-human transmission. Many factors contribute to the occurrence and transmission of HPAI H5N1 virus, but the role of environmental temperature remains poorly understood. Based on an approach of integrating a Bayesian Cox proportional hazards model and a Besag-York-Mollié (BYM) model, we examined the specific impact of environmental temperature on HPAI H5N1 outbreaks in domestic poultry around the globe during the period from 1 December 2003 to 31 December 2009. The results showed that higher environmental temperature was a significant risk factor for earlier occurrence of HPAI H5N1 outbreaks in domestic poultry, especially for a temperature of 25 °C. Its impact varied with epidemic waves (EWs), and the magnitude of the impact tended to increase over EWs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,373 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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