Notice bibliographique
Résumé
On Oct 8 2014, the U.S. government announced that five airports across the United States will start screening passengers arriving from Ebola-affected countries in West Africa to prevent the Ebola to spread to USA. However, we doubt the utility of airport screening. First, the sensitivity of airport screening is a product of the sensitivity of fever for detecting Ebola cases which in turn is a product of the sensitivity of the infrared thermo-scanners in detecting fever. Fever is not a specific indicator of Ebola disease and relying on it will lead to many false positives. Previous studies have already demonstrated that reliance on fever alone is unlikely to be feasible as an entry screening measure [1]. An Australia study shown that airport screening was ineffective in detecting cases of influenza A (H1N1) in 2009 [2]. The study found that among 625,147 passenger arrivals at Sydney Airport during the period, 5845 (0.93%) were identified as being symptomatic or febrile, and three of 5845 were subsequently confirmed to have H1N1, resulting in a detection rate of 0.05 per 10,000 screened (95% CI, 0.02-1.14 per 10,000). Likewise, Canada introduced various measures to screen airplane passengers at selected airports for symptoms and signs of severe acute respiratory syndrome (SARS). In spite of intensive screening, no SARS cases were detected [3]. Similarly, there were 1.84 million arrivals into Australia during the study period, and 794 were referred for screening to the staff. Of these, the findings in four travellers were consistent with the World Health Organization case definition for SARS, and they were referred by the Chief Quarantine Officers to designated hospitals for further investigation. None of these four people was confirmed to have SARS. One person reported as a probable SARS case acknowledged being symptomatic on arrival, but had been missed by border
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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 | 0,011 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 ».