USE OF GENETICALLY MODIFIED MOSQUITOES TO FIGHT DENGUE IN BRAZIL
Notice bibliographique
Résumé
Mosquito-borne diseases are one of the major barrie rs preventing economic progress in the developing w orld. According to the World Health Organization, 200 million people were victims of malaria in 2010 and 655 ,000, mostly children, died from it. Dengue fever is beli eved to affect 50-100 million people per year and r esults in around 20,000 deaths. Dengue is the most important mosquito-borne, human viral disease in many tropical and sub-tropical areas. In Brazil the disease has been essentially described in the form of case series.De spite the presence of dengue in Brazil since the early 1981s, dengue has become a major public health issue, wit h a high morbidity and mortality. Aedes aegypti and Aedes al bopictus are the vectors responsible for the transm ission of dengue viruses (DENV). The genetically modified (GM) mosquitoes being used in these field experiments and cited alternative methods for dengue control. This technology and its impact to the environment studie s have focused on controlling the mosquito populations by genetically modifying the insects. Tactics to prote ct people in endemic areas such as stopping mosquito bites us ing insecticides, net and repellents, developing pr eventive drugs and health education to manage mosquito-borne diseases have not shown full effectiveness.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».