Malaria and meningitis under climate change: initial assessment of climate information service in Nigeria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is often difficult to define the relationship and the influence of climate on the occurrence and distribution of disease. To examine this issue, the effects of climate indices on the distributions of malaria and meningitis in Nigeria were assessed over space and time. The main purpose of the study was to evaluate the relationships between climatic variables and the prevalence of malaria and meningitis, and develop an early warning system for predicting the prevalence of malaria and meningitis as the climate varies. An early warning system was developed to predetermine the months in a year that people are vulnerable to malaria and meningitis. The results revealed a significant positive relationship between rainfall and malaria, especially during the wet season with correlation coefficient R 2 ≥ 60.0 in almost all the ecological zones. In the Sahel, Sudan and Guinea, there appears to be a strong relationship between temperature and meningitis with R 2 > 60.0. In all, the results further reveal that temperatures and aerosols have a strong relationship with meningitis. The assessment of these initial data seems to support the finding that the occurrence of meningitis is higher in the northern region, especially the Sahel and Sudan. In contrast, malaria occurrence is higher in the southern part of the study area. We suggest that a thorough investigation of climate parameters is critical for the reallocation of clinical resources and infrastructures in economically underprivileged regions.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle