Assessing Seasonal Risks for the Introduction and Mosquito-borne Spread of Zika Virus in Europe
Notice bibliographique
Résumé
The explosive Zika virus epidemic in the Americas is amplifying spread of this emerging pathogen into previously unaffected regions of the world, including Europe (Gulland, 2016), where local populations are immunologically naïve. As summertime approaches in the northern hemisphere, Aedes mosquitoes in Europe may find suitable climatic conditions to acquire and subsequently transmit Zika virus from viremic travellers to local populations. While Aedes albopictus has proven to be a vector for the transmission of dengue and chikungunya viruses in Europe (Delisle et al., 2015; ECDC, n.d.) there is growing experimental and ecological evidence to suggest that it may also be competent for Zika virus(Chouin-Carneiro et al., 2016; Grard et al., 2014; Li et al., 2012; Wong et al., 2013). Here we analyze and overlay the monthly flows of airline travellers arriving into European cities from Zika affected areas across the Americas, the predicted monthly estimates of the basic reproduction number of Zika virus in areas where Aedes mosquito populations reside in Europe (Aedes aegypti in Madeira, Portugal and Ae. albopictus in continental Europe), and human populations living within areas where mosquito-borne transmission of Zika virus may be possible. We highlight specific geographic areas and timing of risk for Zika virus introduction and possible spread within Europe to inform the efficient use of human disease surveillance, vector surveillance and control, and public education resources.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».