<b>Use of high pathogenicity avian influenza propagation models in the Dominican Republic</b>
Notice bibliographique
Résumé
A utilização de modelos epidemiológicos como uma ferramenta para avaliar o comportamento de algumas doenças é cada vez mais comum.Modelos têm sido utilizados para representar a infecção pela influenza aviária com base no histórico de surtos causados pelo subtipo H5N1 altamente patogênico, além disso, tem-se modelado transmissão intra-rebanho por causa do subtipo H7N7 a partir de dados de mortalidade.Os primeiros surtos de gripe aviária em aves de curral nas Américas vieram do subtipo H5N2; desde então, e por mais de 30 anos, a linhagem H5N2 Norte americana tem sido detectada em outros países das Américas.Um vírus do mesmo subtipo e linhagem foi detectado em 2007 na República Dominicana; para estudar o possível impacto de um surto sobre a população desenvolvemos um modelo SIR com vários cenários de infecção a partir de parâmetros de H5N2 linhagem Norte americano.O estudo foi baseado em uma população real através da rede de contato de aves formada por 951 granjas; foi representada transmissão por alta e baixa patogenicidade ao longo de um período de 100 dias sem utilização de estratégias de controle.Seis cenários para alta patogenicidade e seis para baixa patogenicidade foram simulados seguido com sete repetições; todos os cenários levaram a surtos com progressão semelhante com curva epidêmica em declínio a partir do dia 34; no cenário de baixa a infecção é mantida ao longo do tempo.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».