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Enregistrement W2025481983 · doi:10.1016/j.sste.2013.04.004

How to choose geographical units in ecological studies: Proposal and application to campylobacteriosis

2013· article· en· W2025481983 sur OpenAlexafffundabout
Julie Arsenault, Pascal Michel, Olaf Berke, André Ravel, Pierre Gosselin

Notice bibliographique

RevueSpatial and Spatio-temporal Epidemiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecPublic Health Agency of CanadaCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversity of GuelphUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésUnit (ring theory)GeographyCampylobacteriosisDistribution (mathematics)PopulationEnvironmental resource managementEcologyCartographyEnvironmental planningEnvironmental healthEnvironmental scienceMedicineBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In spatial epidemiology, the choice of an appropriate geographical unit of analysis is a key decision that will influence most aspects of the study. In this study, we proposed and applied a set of measurable criteria applicable for orienting the choice of geographical unit. Nine criteria were selected, covering many aspects such as biological relevance, communicability of results, ease of data access, distribution of exposure variables, cases and population, and shape of unit. These criteria were then applied to compare various geographical units derived from administrative, health services, and natural frameworks that could be used for the study of the spatial distribution of campylobacteriosis in the province of Quebec, Canada. In this study, municipality was the geographical unit that performed the best according to our assessment and given the specific objectives and time period of the study. Future research areas for optimizing the choice of geographical unit are discussed.

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)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,168
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,168
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations38
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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