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Enregistrement W2930332348 · doi:10.14745/ccdr.v45i04a05

How will climate change impact microbial foodborne disease in Canada?

2019· article· en· W2930332348 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ben A. Smith, A. Fazil

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésClimate changePublic healthExtreme weatherWildlifeEnvironmental healthGlobal warmingFood chainDiseaseHuman healthGeographyFood safetyEnvironmental resource managementNatural resource economicsEnvironmental planningEcologyBiologyEnvironmental scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foodborne disease is a major concern in Canada and represents a significant climate change-related threat to public health. Climate variables, including temperature and precipitation patterns, extreme weather events and ocean warming and acidification, are known to exert significant, complicated and interrelated effects along the entire length of the food chain. Foodborne diseases are caused by a range of bacteria, fungi, parasites and viruses, and the prevalence of these diseases is modified by climate change through alterations in the abundance, growth, range and survival of many pathogens, as well as through alterations in human behaviours and in transmission factors such as wildlife vectors. As climate change continues and/or intensifies, it will increase the risk of an adverse effect on food safety in Canada ranging from increased public health burden to the emergence of risks not currently seen in our food chain. Clinical and public health practitioners need to be aware of the existing and emerging risks to respond accordingly.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 GPT0,202
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations50
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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