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Enregistrement W1974043978 · doi:10.1139/s04-061

Waterborne disease: an old foe re-emerging?

2005· article· en· W1974043978 sur OpenAlexvenueno aff
Norman F. Neumann, Daniel W. Smith, Miodrag Belosevic

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasitic Infections and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaterborne diseasesCryptosporidiumCryptosporidium parvumEnvironmental healthDiseasePublic healthOutbreakTransmission (telecommunications)Diarrhoeal diseaseBiologyEcologyDiarrheaMedicineMicrobiologyVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In developed countries, clean and safe drinking water is taken for granted, and water treatment processes used to mass-produce drinking water have been hailed as one of the top five engineering achievements of the 20th century. However, in the last decade, several waterborne disease outbreaks have made us painfully aware of the personal, economical, societal, and public health costs associated with the impact of waterborne disease. There is evidence to suggest that the prevalence of waterborne disease may be dramatically underestimated in developed countries and that routine endemic exposure to waterborne pathogens may occur more frequently than originally perceived. A variety of demographical, societal, environmental, and physiological emergence factors likely play critical roles in enhancing the frequency of transmission of pathogens to hosts. This review focuses on the scope and impact of waterborne disease in developed countries and identifies issues surrounding the potential for rapid global emergence or re-emergence of waterborne disease. We examine relevant literature on Cryptosporidium parvum and Escherichia coli O157 as model organisms of study that support these concepts. Key words: drinking water, treatment, public health, Cryptosporidium, Escherichia coli, emergence, pathogens, transmission, waterborne disease.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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