MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2113667853 · doi:10.3138/jvme.30.2.145

Control and Prevention of Emerging Zoonoses

2003· article· en· W2113667853 sur OpenAlexvenueno aff
Bruno B. Chomel

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl (management)Medical educationMedicineEnvironmental healthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging and re-emerging zoonoses are zoonotic diseases caused by either totally new or partially new agents or by microorganisms previously known but now occurring in places or in species where the disease was previously unknown. Zoonotic diseases account for the majority of all emerging infectious diseases. Several factors have led to the emergence of these infections, including human demographics, the industrialization of food production, globalization, international travel and commerce, land use, microbial adaptation, and changes and breakdown in public health measures. Several zoonotic agents are also potential agents that could be used as biological weapons. The recent use of anthrax spores in tainted mall in the US underlines our need for preparedness against bioterrorism. Prevention and control of these emerging zoonotic diseases is based on recognition, investigation, and collaboration, the development of advanced diagnosis and surveillance tools, the use of applied epidemiology and molecular biology methods, as well as education, information, communication, and technology transfer.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeAutre devis
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

Citations42
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Veterinary Medical EducationMême sujetZoonotic diseases and public healthTravaux en français237 207