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Enregistrement W2039239233 · doi:10.5539/jgg.v5n1p116

Human Health Vulnerability to Climate Variability: The Cases of Cholera and Meningistis in Some Urban Areas of the Far North Region of Cameroon

2013· article· en· W2039239233 sur OpenAlexvenueno aff
Sunday Shende Kometa, Mathias Ashu Tambe Ebot, Humphrey Ndi Ngala, Amawa Sani Gur

Notice bibliographique

RevueJournal of Geography and Geology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyVulnerability (computing)OutbreakClimate changeCholeraVector (molecular biology)PopulationAridSocioeconomicsEnvironmental healthEnvironmental planningEnvironmental protectionEcologyBiologyMedicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vector-borne diseases and their incidence in the northern Cameroon particularly the Far North Region have been recurrent and are on the increase. This paper assesses the impact of climate variability on the health of the population of the Far North Region of Cameroon which is characterised by a tropical semi-arid climate in the vicinity of the Lake Chad. Secondary data sources (Epidemiologic, climatic, ecologic, socio-economic data), questionnaires, interviews and focus group discussions provided relevant data. The paper examines the relationship between the outbreak of diseases and variations in some climatic elements. It highlights the relationship that exists between the direct effects of climate variations and the development of vector-borne diseases and their effect on human health. The results reveal a strong positive correlation between changes in the climatic elements and the incidence of vector-borne diseases particularly cholera and meningitis. The study makes proposals on ways of militating against the impact of vector-borne diseases on human development in the region.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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'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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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