International travel between global urban centres vulnerable to yellow fever transmission
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the potential for international travel to spread yellow fever virus to cities around the world. METHODS: We obtained data on the international flight itineraries of travellers who departed yellow fever-endemic areas of the world in 2016 for cities either where yellow fever was endemic or which were suitable for viral transmission. Using a global ecological model of dengue virus transmission, we predicted the suitability of cities in non-endemic areas for yellow fever transmission. We obtained information on national entry requirements for yellow fever vaccination at travellers' destination cities. FINDINGS: In 2016, 45.2 million international air travellers departed from yellow fever-endemic areas of the world. Of 11.7 million travellers with destinations in 472 cities where yellow fever was not endemic but which were suitable for virus transmission, 7.7 million (65.7%) were not required to provide proof of vaccination upon arrival. Brazil, China, India, Mexico, Peru and the United States of America had the highest volumes of travellers arriving from yellow fever-endemic areas and the largest populations living in cities suitable for yellow fever transmission. CONCLUSION: Each year millions of travellers depart from yellow fever-endemic areas of the world for cities in non-endemic areas that appear suitable for viral transmission without having to provide proof of vaccination. Rapid global changes in human mobility and urbanization make it vital for countries to re-examine their vaccination policies and practices to prevent urban yellow fever epidemics.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».