Emerging infectious diseases: prediction and detection
Notice bibliographique
Résumé
Emerging infectious diseases (EIDs), including West Nile virus, severe acute respiratory syndrome (SARS) and Lyme disease, have had a direct effect within Canada, while many more EIDs such as Zika, chikungunya and Ebola are a threat to Canadians while travelling. Over 75% of EIDs affecting humans are, or were originally, zoonoses (infectious diseases transmitted from animals to humans). There are two main ways by which infectious diseases can emerge: by changes in their geographical ranges and by adaptive emergence, a genetic change in a microorganism that results in it becoming capable of invading a new niche, often by jumping to a new host species such as humans. Diseases can appear to emerge simply because we become capable of detecting and diagnosing them. Management of EID events is a key role of public health globally and a considerable challenge for clinical care. Increasingly, emphasis is being placed on predicting EID occurrence to "get ahead of the curve" - that is, allowing health systems to be poised to respond to them, and public health to be ready to prevent them. Predictive models estimate where and when EIDs may occur and the levels of risk they pose. Evaluation of the internal and external drivers that trigger emergence events is increasingly considered in predicting EID events. Currently, global changes are driving increasing occurrence of EIDs, but our capacity to prevent and deal with them is also increasing. Web-based scanning and analysis methods are increasingly allowing us to detect EID outbreaks, modern genomics and bioinformatics are increasing our ability to identify their genetic and geographical origins, while developments in geomatics and earth observation will enable more real-time tracking of outbreaks. EIDs will, however, remain a key, global public health challenge in a globalized world where demographic, climatic, and other environmental changes are altering the interactions between hosts and pathogen in ways that increase spillover from animals to humans and global spread.
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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».