Évaluation de la validité des modèles de risque pour prédire l’incidence des gastroentérites d’origine hydrique au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Les analyses de risque microbiologique, dont l'ÉQRM (évaluation quantitative du risque microbien) proposent de nouvelles techniques pour évaluer les conséquences sanitaires liées à la contamination microbiologique de l'eau potable. Ces modèles intègrent les données physico-chimiques et microbiologiques des usines de traitement d'eau pour quantifier un risque à la santé. Le projet visait à évaluer le lien entre le risque estimé selon un modèle ÉQRM et l’incidence de giardiase observée. Les banques de données des maladies à déclaration obligatoire et d’INFO-SANTÉ ont été utilisées pour comparer le résultat de l’analyse de risque à celui des analyses épidémiologiques. Les municipalités considérées les plus à risque par l'ÉQRM ont une incidence de gastroentérite et de parasitoses plus élevée. Cependant, l'ampleur du risque prédit ne correspond pas à celui observé. Il est souhaitable que les modèles d’ÉQRM incorporent des données populationnelles pour prédire avec une plus grande exactitude le risque épidémiologique.
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 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 | 0,037 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».