Исследование возможности сорбционной очистки при ликвидации нефтяных загрязнений
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Syndromic surveillance systems can enhance early disease warning, endemic disease monitoring, or help to accumulate proof of disease freedom. In order to provide immediate feedback to achieve these goals, the health data sources scanned should be acquired continuously, in an automated fashion, and should be stored electronically. Recognizing that data from diagnostic test requests often meet these requirements, two systems designed to automatically extract surveillance information from animal laboratory databases have been developed and are described in this paper. These systems are designed to contribute to early disease detection, as well as the timely management of epidemiological information, in a province of Canada and in Sweden, the areas served by the diagnostic laboratories concerned. Classifying in-coming requests into syndromes, the first step, was the most time-consuming and the least portable step between the two systems. The remaining steps were more easily adjusted from one system to implementation in the other. These steps included: retrospective evaluation of data to create baseline profiles following the removal of excessive noise and aberrations; the identification of temporal effects; prospective evaluation of detection algorithms; and finally real-time monitoring and implementation. Building upon the institutions' existing data management software, all steps to use those data for the purposes of syndromic surveillance were set up using open source software; as a result this approach could be readily adopted by other institutions. Relatively straight-forward development and maintenance is expected to lead to the incorporation of these systems into each institution's surveillance processes, becoming an indispensable tool for diagnosticians and epidemiologists, as well as stimulating further technical development of such systems.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,041 |
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 découle