MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2057121978 · doi:10.1371/journal.pone.0095430

Rural Villagers and Urban Residents Exposure to Poultry in China

2014· article· en· W2057121978 sur OpenAlexaboutno aff
Zhibin Peng, Peng Wu, Li Ge, Richard Fielding, Xiao‐Wen Cheng, Weike Su, Min Ye, Ying Shi, Qiaohong Liao, Hang Zhou, Lei Zhou, Leilei Li, Jiabing Wu, Shunxiang Zhang, Zhangda Yu, Xiaomin Wu, Hanwu Ma, Jianhua Lu, Benjamin J. Cowling, Hongjie Yu

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésChinaInfluenza A virus subtype H5N1Rural areaPoultry farmingQuarter (Canadian coin)SocioeconomicsGeographyEnvironmental healthPopulationVeterinary medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patterns of poultry exposure in rural and urban areas in China have not been systematically evaluated and compared. The objective of our study is to investigate patterns in human exposure to poultry in rural and urban China. We conducted a two-stage household-based clustered survey on population exposure to live/sick/dead poultry in Xiuning and Shenzhen. Half of the rural households (51%) in Xiuning raised poultry, mostly (78%) free-range. Around half of those households (40%) allowed poultry to stay in their living areas. One quarter of villagers reported having contact with sick or dead poultry. In Shenzhen, 37% urban residents visited live poultry markets. Among these, 40% purchased live poultry and 16% touched the poultry or cages during purchase. Our findings indicated that human exposure to poultry was different in rural and urban areas in China. This discrepancy could contribute to the observed differences in epidemiologic characteristics between urban and rural cases of influenza A(H7N9) and A(H5N1) virus infection.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetAnimal Disease Management and EpidemiologyTravaux en français237 207