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Enregistrement W2059949857 · doi:10.3390/md11114144

Formation of a Volunteer Harmful Algal Bloom Network in British Columbia, Canada, Following an Outbreak of Diarrhetic Shellfish Poisoning

2013· review· en· W2059949857 sur OpenAlexafffundabout
Lorraine McIntyre, David Cassis, Nicola Haigh

Notice bibliographique

RevueMarine Drugs · 2013
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Toxins and Detection Methods
Établissements canadiensShell (Canada)Vancouver Island UniversityBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesHealth CanadaBritish Columbia Centre for Disease ControlUniversity of British ColumbiaCanadian Food Inspection Agency
Mots-clésDiarrhetic shellfish poisoningShellfishParalytic shellfish poisoningAlgal bloomOutbreakShellfish poisoningMarine toxinEnvironmental healthPublic healthFisheryBiologyMedicineEcologyPhytoplanktonFish <Actinopterygii>VirologyMicrobiologyAquatic animalToxin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence for shellfish toxin illness in British Columbia (BC) on the west coast of Canada can be traced back to 1793. For over two hundred years, domestically acquired bivalve shellfish toxin illnesses in BC were solely ascribed to paralytic shellfish poisonings caused by algal blooms of Alexandrium. This changed in 2011, when BC experienced its first outbreak of diarrhetic shellfish poisoning (DSP). As a result of this outbreak, Canada's first DSP symposium was held in November, 2012, in North Vancouver, BC. Three of the objectives of the symposium were to provide a forum to educate key stakeholders on this emerging issue, to identify research and surveillance priorities and to create a DSP network. The purpose of this paper is to review what is known about shellfish poisoning in BC and to describe a novel volunteer network that arose following the symposium. The newly formed network was designed for industry shellfish growers to identify harmful algae bloom events, so that they may take actions to mitigate the effects of harmful blooms on shellfish morbidity. The network will also inform public health and regulatory stakeholders of potentially emerging issues in shellfish growing areas.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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