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Enregistrement W3127981038 · doi:10.1111/tbed.14009

Emerging infectious disease: An underappreciated area of strategic concern for food security

2021· review· en· W3127981038 sur OpenAlexaff
Daniel R. Brooks, Eric P. Hoberg, Walter A. Boeger, Valeria Trivellone

Notice bibliographique

RevueTransboundary and Emerging Diseases · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityUrbanizationBusinessInfectious disease (medical specialty)Natural resource economicsBiodiversityPublic healthEnvironmental planningDiseaseEnvironmental resource managementDevelopment economicsAgricultureBiologyGeographyEconomicsEcologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging infectious diseases (EIDs) increasingly threaten global food security and public health. Despite technological breakthroughs, we are losing the battle with (re)emerging diseases as treatment costs and production losses rise. A horizon scan of diseases of crops, livestock, seafood and food-borne illness suggests these costs are unsustainable. The paradigm of coevolution between pathogens and particular hosts teaches that emerging diseases occur only when pathogens evolve specific capacities that allow them to move to new hosts. EIDs ought to be rare and unpredictable, so crisis response is the best we can do. Alternatively, the Stockholm Paradigm suggests that the world is full of susceptible but unexposed hosts that pathogens could infect, given the opportunity. Global climate change, globalized trade and travel, urbanization and land-use changes (often associated with biodiversity loss) increase those opportunities, making EID frequent. We can, however, anticipate their arrival in new locations and their behaviour once they have arrived. We can 'find them before they find us', mitigating their impacts. The DAMA (Document, Assess, Monitor, Act) protocol alters the current reactive stance and embodies proactive solutions to anticipate and mitigate the impacts of EID, extending human and material resources and buying time for development of new vaccinations, medications and control measures.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations78
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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