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Enregistrement W2794615166 · doi:10.71781/3504

Adapting to vector-borne diseases under climate change : an evidence-informed approach

2017· dissertation· en· W2794615166 sur OpenAlexfundaboutno aff
Valérie Hongoh

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInternational Development Research CentrePublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésClimate changeData scienceVector (molecular biology)Political scienceComputer scienceEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental scienceBiologyEcologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les preuves s'accumulent sur les effets des changements climatiques. Étant donné leurs impacts sur la santé, en particulier sur les maladies à transmission vectorielle, il est nécessaire de concevoir des stratégies efficaces pour adapter les programmes de gestion de risque de ces maladies. Les changements climatiques constituent un problème complexe, impliquant de multiples parties prenantes et comportant beaucoup d’inconnues. Des approches qui prennent en compte cette complexité sont ainsi nécessaires afin de faire avancer la recherche sur l'adaptation aux changements climatique basée autant sur des données scientifiques que sur des données provenant de différents intervenants. Les approches fondées sur les données probantes sont de plus en plus recherchées dans les politiques de santé et la prise de décisions, dans le but d'améliorer la santé des populations. Ces approches sont apparues en réaction aux approches improvisées, développées suite aux crises liées aux problèmes de santé publique. Elles doivent être systématiques et transparentes, et faire appel aux meilleures preuves disponibles. L'aide à la décision multicritère délibérative constitue une de ces approches. L'objectif de cette thèse était d'étudier les principales préoccupations en matière de décisions relatives à l'adaptation au risque des maladies vectorielles influencées par les changements climatiques dans deux contextes : le Québec, où les maladies vectorielles sont présentes, mais ne constituent pas la principale préoccupation, et le Burkina Faso, où les maladies vectorielles sont au contraire très préoccupantes. Les fondements théoriques de cette étude sont basés sur la science post-normale, l'adaptation aux changements climatiques et une approche d'analyse de décision multicritère. La recherche sur l'adaptation aux changements climatiques vise à influencer les politiques cherchant à réduire les risques et les impacts associés à ces changements. Dans ce cadre et dans le contexte de l'adaptation aux maladies vectorielles, trois questions clés se posent : 1) de quelles maladies nous préoccupons-nous ? 2) qui est le plus vulnérable à ces maladies ? et 3) quelles sont les mesures recommandées pour s'adapter à ces maladies ? Cette thèse contribuera à répondre à ces trois questions dans le but de faire avancer l'adaptation face aux maladies vectorielles. Pour répondre à la première question, nous avons identifié des préoccupations d'importance pour la priorisation des maladies liées aux changements climatiques au Québec et au Burkina Faso grâce à l’utilisation d’une approche délibérative multicritère d'aide à la décision. Les résultats ont démontré que, alors que des préoccupations générales sont partagées entre ces deux régions, des préoccupations plus spécifiques aux maladies diffèrent quant à elles selon le contexte, tant sur des aspects scientifiques que sur d’autres aspects partagés par les parties prenantes. Pour répondre à la deuxième question, les connaissances actuelles et les comportements de la population québécoise quant au virus du Nil occidental ont été explorés, comme étape préliminaire pour évaluer la capacité d'adaptation au risque de maladies causées par les moustiques. Nous avons considéré que la réponse au risque perçu de maladies transmises par les moustiques constituait une forme d'adaptation. Les résultats ont montré que les connaissances globales et les niveaux d'adoption comportementale sont bons et qu’il existe au moins quatre sous-groupes différents dans la population caractérisés par différents facteurs associés à l'adoption de comportements préventifs. Enfin, pour répondre à la troisième question, une approche multicritère délibérative a été utilisée pour examiner les stratégies de gestion du virus du Nil occidental au Québec, dans le cadre théorique d’une transmission accrue, et les stratégies de gestion du paludisme au Burkina Faso, dans le cadre de la transmission actuelle. De manière analogue au modèle développé pour la priorisation des maladies, cette comparaison entre les deux régions et les contextes de maladie ont permis de confirmer l’existence de préoccupations générales partagées. Cette thèse a permis de démontrer la pertinence des approches d'aide à la décision pour explorer des stratégies de gestion efficaces basées sur l'expérience des intervenants et les meilleures preuves scientifiques disponibles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,166
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,166
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
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