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Enregistrement W2349524142

Analysis on Food Poisoning in Dalian City,2002-2008

2011· article· en· W2349524142 sur OpenAlexaboutno aff
Qiu Lian-hu

Notice bibliographique

RevueYufang yixue luntan · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Quality and Safety Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood poisoningQuarter (Canadian coin)Case fatality rateMedicineEnvironmental healthOutbreakToxicologyMushroomMushroom poisoningIncidence (geometry)Food sciencePoison controlPopulationBiologyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Objective]To study the regularity of food poisoning in Dalian,so as to provide scientific basis for making effective prevention and control measures.[Methods]The data of food poisoning from 2002 to 2008 were analyzed.[Results]There were 2 008 cases in 457 outbreaks,and 102(22.32%) of them were identified as food poisoning.There were 7 persons died in 2 008 cases,so the fatality rate was 0.35%.102 Food poisoning incidents were caused by bacteria(75.49%),animal food(4.90%),toxic plants(15.69%) and chemical food(3.92%).And cold dishes,seafood,mushroom poisoning,meats,green beans,nitrite and unknown food accounted for 13.73%,15.69%,10.78%,12.75%,2.94%,2.94% and 41.18% respectively.The incidence in the third quarter,the second quarter,the first quarter and the fourth quarter were 70.59%,24.51%,2.94% and 1.96% respectively.Among the 2 008 cases,tourists,students in school,employees and the others accounted for 44.42%,20.28%,14.49% and 20.22% respectively.[Conclusion]The incidents mainly occur among tourists,and are mainly caused by bacteria.The all death caused by mushroom poison.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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