Mosquito habitat and dengue risk potential in Kenya: alternative methods to traditional risk mapping techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Outbreaks, epidemics and endemic conditions make dengue a disease that has emerged as a major threat in tropical and sub-tropical countries over the past 30 years. Dengue fever creates a growing burden for public health systems and has the potential to affect over 40% of the world population. The problem being investigated is to identify the highest and lowest areas of dengue risk. This paper presents "Similarity Search", a geospatial analysis aimed at identifying these locations within Kenya. Similarity Search develops a risk map by combining environmental susceptibility analysis and geographical information systems, and then compares areas with dengue prevalence to all other locations. Kenya has had outbreaks of dengue during the past 3 years, and we identified areas with the highest susceptibility to dengue infection using bioclimatic variables, elevation and mosquito habitat as input to the model. Comparison of the modelled risk map with the reported dengue epidemic cases obtained from the open source reporting ProMED and Government news reports from 1982-2013 confirmed the high-risk locations that were used as the Similarity Search presence cells. Developing the risk model based upon the bioclimatic variables, elevation and mosquito habitat increased the efficiency and effectiveness of the dengue fever risk mapping process.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle