Notice bibliographique
Résumé
Objective To study the epidemic regularity and characteristics of food poisoning in Zhejiang schools from 2004 to 2012,and to provide basis for preventive measures of food safety in school. Methods Analysis was conducted on the incidence data of food poisoning reported in schools through the public health emergency surveillance system in Zhejiang from 2004 to 2012. Results A total of 66 food poisoning events in schools were reported in Zhejiang from 2004 to 2012. A total of 1 514 students and teachers were involved,no people were dead. Most food poisoning events occurred in 2nd,3rd and 4th quarter. The proportions of food poisoning occurred in primary schools and secondary schools,colleges,infant institutes,and other schools were 65. 15%, 16. 67%,12. 12% and 6. 06%. About 75. 76% of food poisoning happened in canteens,10. 61% in mobile vendors and snack shops near the schools. Bacteria( 54. 5%),and plant( 15. 15%) were main factors resulted in food poisoning. Conclusion Supervision should be implemented according to different epidemiological characteristics in canteens,mobile vendors,snack shops near the schools,and commissary in the schools. Propaganda and education should be strengthened to dining room staffs,teachers and students.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».