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Enregistrement W2296297010 · doi:10.5539/ijb.v8n2p66

Social Determinants of a Potential Spillover of Bat-Borne Viruses to Humans in Ghana

2016· article· en· W2296297010 sur OpenAlexvenueno aff
Elaine T. Lawson, Jesse S. Ayivor, Fidelia Ohemeng, Yaa Ntiamoa‐Baidu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Spillover effectSustainabilityOne HealthSocioeconomicsEnvironmental healthPublic healthGeographyBiologySociologyEcologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="1Body">Bats are well-recognized reservoirs of a number of zoonotic viruses including henipavirus. The straw-coloured fruit bat (<em>Eidolon helvum</em>) and the Gambian epauletted fruit bat (<em>Epomophorus gambianus)</em> can in found in many parts of Ghana, raising concerns about the possibility of a spillover of henipavirus from bats to humans. However the context-specific socio-economic factors that may increase points of contact between bats and humans have still not been adequately identified. Using a number of participatory methods, this in-depth investigation sought to understand the behavioural and socio-economic factors that could facilitate henipavirus spillover to humans in Ghana. Direct exposure included people coming into contact with fresh bat meat through eating, hunting and processing bat meat. Indirect exposure included sitting, selling under bat roosts as well as exposure to bat faeces through contaminated water. Gender was most strongly associated with exposure, compared to age and education. Perceptions of disease risk from bats were generally low among respondents. The study highlights the complexities of sustainably managing a potential henipavirus spillover into humans in Ghana. It recommends the establishment of a multidisciplinary team made up of ecologists, social scientists, legal, veterinary and public health experts to manage such a spillover. The paper also recommends continuous education to encourage behavioural changes in people and to develop sustainable and relevant zoonoses prevention practices especially among identified groups at risk.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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