MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2184376190

Food and environmental parasitology in Canada: A network for the facilitation of collaborative research

2014· article· en· W2184376190 sur OpenAlexaboutno aff
Brent R. Dixon, Momar Ndao, Jason A. Tetro, Rasha Maal‐Bared, Sabah Bidawid, Jeffrey M. Farber

Notice bibliographique

RevueUEA Digital Repository (University of East Anglia) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthEnvironmental healthTransmission (telecommunications)ParasitologyOutbreakEpidemiologyEnvironmental planningGeographyMedicineNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parasitic diseases are of considerable public health significance in Canada, particularly in rural and remote areas. Food- and water-borne parasites contribute significantly to the overall number of parasitic infections reported in Canada. While data on the incidence of some of these diseases are available, knowledge of the true burden of infection by the causative agents in Canadians is somewhat limited. A number of centers of expertise in Canada study various aspects of parasitology, but few formal societies or networks of parasitologists currently exist in Canada, and previously none focused specifically on food or environmental transmission. The recently established Food and Environmental Parasitology Network (FEPN) brings together Canadian researchers, regulators and public health officials with an active involvement in issues related to these increasingly important fields. The major objectives of the Network include identifying research gaps, facilitating discussion and collaborative research, developing standardized methods, generating data for risk assessments, policies, and guidelines, and providing expert advice and testing in support of outbreak investigations and surveillance studies. Issues considered by the FEPN include contaminated foods and infected food animals, potable and non-potable water, Northern and Aboriginal issues, zoonotic transmission, and epidemiology.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0140,005
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUEA Digital Repository (University of East Anglia)Même sujetParasite Biology and Host InteractionsTravaux en français237 207