Climate change and infectious diseases: What can we expect?
Notice bibliographique
Résumé
Global climate change, driven by anthropogenic greenhouse gas emissions, is being particularly felt in Canada, with warming generally greater than in the rest of the world. Continued warming will be accompanied by changes in precipitation, which will vary across the country and seasons, and by increasing climate variability and extreme weather events. Climate change will likely drive the emergence of infectious diseases in Canada by northward spread from the United States and introduction from elsewhere in the world via air and sea transport. Diseases endemic to Canada are also likely to re-emerge. This special issue describes key infectious disease risks associated with climate change. These include emergence of tick-borne diseases in addition to Lyme disease, the possible introduction of exotic mosquito-borne diseases such as malaria and dengue, more epidemics of Canada-endemic vector-borne diseases such as West Nile virus, and increased incidence of foodborne illnesses. Risk is likely to be compounded by an aging population affected by chronic diseases, which results in greater sensitivity to infectious diseases. Identifying emerging disease risks is essential to assess our vulnerability, and a starting point to identify where public health effort is required to reduce the vulnerability and exposure of the Canadian population.
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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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».