MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2988419999 · doi:10.21055/0370-1069-2013-1-25-29

Peculiarities of Epidemiological Situation on the West Nile Fever in 2012 in the Territory of the Russian Federation

2013· article· en· W2988419999 sur OpenAlexfundno aff
E. V. Putintseva, В. А. Антонов, Д. В. Викторов, V. P. Smelyansky, К. В. Жуков, V. V. Manankov, N. I. Pogasy, Г. А. Ткаченко, И. М. Шпак, Е. А. Снатенков

Notice bibliographique

RevueProblems of Particularly Dangerous Infections · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Centre for Disease Prevention and ControlPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésRussian federationWest Nile virusEpidemiologyPopulationGeographyIncidence (geometry)VirologySocioeconomicsEnvironmental healthMedicineVirusPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the epidemic season of 2012 453 cases of West Nile fever (WNF) were registered in the territory of the 21 constituent entities of the Russian Federation. Epidemic process is spreading itself towards the northern regions of Russia. The presence of markers of West Nile fever virus in carriers and vectors of the disease as well as acquired immunity among the population against the West Nile virus (WNV) have been identified in the territory of 53 constituent entities of the Russian Federation. The epidemic process is characterized by a number of peculiarities concerning both its epidemiological and clinical aspects. With the intensification of diagnostic works among the patients with clinical symptomatology similar to WNF, first and foremost in the territories where WNV markers have been detected, prognosticated is the registration of WNF incidence among the population extending over a large area of the Russian Federation.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProblems of Particularly Dangerous InfectionsMême sujetCOVID-19 epidemiological studiesTravaux en français237 207