A GIS-driven integrated real-time surveillance pilot system for national West Nile virus dead bird surveillance in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An extensive West Nile virus surveillance program of dead birds, mosquitoes, horses, and human infection has been launched as a result of West Nile virus first being reported in Canada in 2001. Some desktop and web GIS have been applied to West Nile virus dead bird surveillance. There have been urgent needs for a comprehensive GIS services and real-time surveillance. RESULTS: A pilot system was developed to integrate real-time surveillance, real-time GIS, and Open GIS technology in order to enhance West Nile virus dead bird surveillance in Canada. Driven and linked by the newly developed real-time web GIS technology, this integrated real-time surveillance system includes conventional real-time web-based surveillance components, integrated real-time GIS components, and integrated Open GIS components. The pilot system identified the major GIS functions and capacities that may be important to public health surveillance. The six web GIS clients provide a wide range of GIS tools for public health surveillance. The pilot system has been serving Canadian national West Nile virus dead bird surveillance since 2005 and is adaptable to serve other disease surveillance. CONCLUSION: This pilot system has streamlined, enriched and enhanced national West Nile virus dead bird surveillance in Canada, improved productivity, and reduced operation cost. Its real-time GIS technology, static map technology, WMS integration, and its integration with non-GIS real-time surveillance system made this pilot system unique in surveillance and public health GIS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».