Risque palustre : appréhender la vulnérabilité des individus à l'échelle locale (Sud du Bénin)
Notice bibliographique
Résumé
Le paludisme représente aujourd’hui l’une des pandémies les plus meurtrières des pays du Sud, la majorité de la population à risque se trouvant en Afrique sub-saharienne. C’est une maladie à vecteurs en effet étroitement liée au climat chaud et humide, dont la variabilité spatio-temporelle de la transmission observée à l’échelle très fine d’un village rural ne parvient pas à être totalement expliquée par les modèles de prédiction basés principalement sur le climat. Les lacunes des principaux modèles basés sur des connaissances climatiques et entomologiques à macro-échelle sont dues à la difficulté de récolter des variables climatiques fines et d’autres variables d’ordre socio-économique déterminant la vulnérabilité des populations, jusqu’à présent peu prise en compte dans la prédiction du risque palustre. La confrontation au terrain de Tori Bossito, commune rurale du sud du Bénin, a permis d’analyser les facteurs socio-éco-environnementaux du paludisme à l’échelle locale. Les résultats de cette étude confirment la grande hétérogénéité spatiale de la transmission à très fine échelle, et montrent qu’elle est liée à des facteurs de vulnérabilité identifiés à l’échelle du foyer.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».