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Enregistrement W2925872300 · doi:10.14745/ccdr.v45i04a01f

Changements climatiques et maladies infectieuses : À quoi pouvons-nous nous attendre?

2019· article· fr· W2925872300 sur OpenAlexvenueaboutno aff
NH Ogden, Paul Gachon

Notice bibliographique

RevueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les changements climatiques à l’échelle mondiale, causés par les émissions de gaz à effet de serre d’origine humaine, ont une incidence particulière au Canada, où le réchauffement est en général plus élevé que dans le reste du monde. Le réchauffement continu sera accompagné de changements dans les précipitations, qui varieront selon les régions et les saisons, et d’une variabilité accrue du climat et de phénomènes météorologiques extrêmes. Les changements climatiques entraîneront probablement l’émergence de maladies infectieuses au Canada, qui se propageront vers le nord en provenance des États-Unis ou seront introduites par le transport maritime et aérien international. Des maladies endémiques au Canada pourraient aussi réapparaître. Ce numéro spécial traite des principaux risques de maladies infectieuses associés aux changements climatiques. Il s’agit entre autres de l’émergence des maladies transmises par des tiques, outre la maladie de Lyme, de la possible introduction de maladies exotiques transmises par des moustiques, comme la malaria et la dengue, d’un plus grand nombre d’épidémies de maladies vectorielles endémiques au Canada, comme le virus du Nil occidental, et une incidence accrue des maladies transmises par des virus d’origine alimentaire. Le risque devrait être aggravé par le fait qu’une population vieillissante souffrant de maladies chroniques a une plus grande sensibilité aux maladies infectieuses. Cerner les risques de maladies émergentes afin d’évaluer notre vulnérabilité est un processus essentiel et constitue un point de départ pour établir où doivent porter les efforts en santé publique pour réduire la vulnérabilité et l’exposition de la population canadienne.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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