Food and environmental parasitology in Canada: A network for the facilitation of collaborative research
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,027 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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.
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 ».