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Enregistrement W2043806287 · doi:10.1128/microbiolspec.oh-0009-2012

Ecological Approaches to Studying Zoonoses

2013· article· en· W2043806287 sur OpenAlexfundno aff
Elizabeth H. Loh, Kris A. Murray, Carlos Zambrana‐Torrelio, Parviez R. Hosseini, Melinda K. Rostal, William B. Karesh, Peter Daszak

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUnited States Agency for International DevelopmentInternational Development Research CentreU.S. Department of StateNational Science Foundation
Mots-clésWildlifeZoonotic diseaseEcologyEcological systems theoryHuman healthEnvironmental resource managementOne HealthEnvironmental planningGeographyDiseasePublic healthBiologyEnvironmental healthMedicineEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concern over emerging infectious diseases (EIDs) and a better understanding of their causes has resulted in increasing recognition of the linkages among human, animal, and ecosystem health. It is now well recognized that human activities can promote the emergence of infectious diseases through the large-scale modification of natural environments and inadvertent vectoring (e.g., international trade and travel). These perturbations can alter the ecological and evolutionary relationships among humans, wildlife, and the pathogens that move between them, resulting in disease emergence. In recent years, the rise in zoonotic EIDs has not only increased our awareness of the need for cross-sectoral collaborations, but has also highlighted the disconnect between current ecological theory and biological reality. As the One Health movement continues to gain steam, further integration of ecological approaches into the One Health framework will be required. We discuss the importance of ecological methods and theory to the study of zoonotic diseases by (i) discussing key ecological concepts and approaches, (ii) reviewing methods of studying wildlife diseases and their potential applications for zoonoses, and (iii) identifying future directions in the One Health movement.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0050,002

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,170 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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