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Enregistrement W2553154513 · doi:10.7554/elife.18491

Viral factors in influenza pandemic risk assessment

2016· article· en· W2553154513 sur OpenAlexafffund
Marc Lipsitch, William Barclay, Rahul Raman, Charles J. Russell, Jessica A. Belser, Sarah Cobey, Peter M. Kasson, James O. Lloyd‐Smith, Sebastian Maurer‐Stroh, Steven Riley, Catherine A. A. Beauchemin, Trevor Bedford, Thomas C. Friedrich, Andreas Handel, Sander Herfst, Pablo R. Murcia, Benjamín Roche, Claus O. Wilke, Colin A. Russell

Notice bibliographique

RevueeLife · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Health and Medical Research CouncilNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaScience and Technology DirectorateCenters for Disease Control and PreventionAgency for Science, Technology and ResearchU.S. Department of Homeland SecurityRoyal SocietyNational Institute of General Medical SciencesNational Institute for Health and Care ResearchNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekWellcome TrustNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésPandemicHemagglutinin (influenza)VirologyBiologyVirusInfluenza A virusTransmission (telecommunications)OrthomyxoviridaeCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)MedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The threat of an influenza A virus pandemic stems from continual virus spillovers from reservoir species, a tiny fraction of which spark sustained transmission in humans. To date, no pandemic emergence of a new influenza strain has been preceded by detection of a closely related precursor in an animal or human. Nonetheless, influenza surveillance efforts are expanding, prompting a need for tools to assess the pandemic risk posed by a detected virus. The goal would be to use genetic sequence and/or biological assays of viral traits to identify those non-human influenza viruses with the greatest risk of evolving into pandemic threats, and/or to understand drivers of such evolution, to prioritize pandemic prevention or response measures. We describe such efforts, identify progress and ongoing challenges, and discuss three specific traits of influenza viruses (hemagglutinin receptor binding specificity, hemagglutinin pH of activation, and polymerase complex efficiency) that contribute to pandemic risk.

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)0,001
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations115
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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