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Enregistrement W2362963818

Temporal-spatial distribution of epidemics in Ming and Qing dynasties (1368-1911A.D.) in China

2009· article· en· W2362963818 sur OpenAlexaff
Linsheng Yang

Notice bibliographique

RevueGeographical Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaGeographyDistribution (mathematics)Spatial distributionYangtze riverPhysical geographyCartographyDemographySocioeconomicsArchaeologyRemote sensing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human health is affected by global environmental change(GEC).The distribution and transmission of epidemics in history could be rebuilt to reveal the relationship between health and GEC from the past.This study used the collected data of epidemics in the Ming and Qing periods,when China was seriously influenced by epidemics,to set up some indicators to quantitatively analyze the temporal-spatial distribution of epidemics by GIS and geo-statistics methods.The results are as follows: (1) The indicators of of Incident of Epidemics in 10 Years and Number of Incident of Epidemics in 10 Years were set up to analyze the temporal distribution of epidemics in China.The results show that the epidemics were more and more frequent from the early Ming to late Qing Dynasty.After 1840 A.D.,they happened nearly every year.1580~1589A.D.,1639~1648 A.D.,1813~1822 A.D.and 1857~1866 A.D.were the four peaks of frequency and scale of epidemics. (2) The indicators of Percentage of Incident of Epidemics to Total Years and Percentage of of Epidemics to the Total Counties were set up to analyze the spatial distribution of epidemics.The results show that many areas were affected by epidemics in the whole Ming and Qing dynasties.But the incidental frequency verified largely in different areas.The high frequency and the high incident areas descended from the east coastal area to the inland area.The middle and lower reaches of Yellow River and Yangtze River were the regions with the highest frequency.The epidemics occurred in all the eastern and central provinces.Over 80% of the counties in Beijing,Tianjin,Shanghai,Hainan,Fujian,Anhui,Jiangxi,Shandong and Zhejiang were affected by epidemics. (3) The indicator of Proportion of Accumulated Incident of Epidemics to the Total Years was set up to quantitatively analyze both the occurrence frequency and the affected regional scales.The results show that Shanghai,Zhejiang and Shandong were the highest with Proportion of Accumulated Incident of Epidemics to the Total Years,indicating that occurrences in these provinces were both high frequency and large scales.Further studies should be done on their relations with droughts and floods,socioeconomic development and the distribution of population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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