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Enregistrement W3170138890 · doi:10.1080/17513758.2021.1942570

Estimating the risk of pandemic avian influenza

2021· article· en· W3170138890 sur OpenAlexafffund
Amita Tripathi, Harish Chandra Dhakal, Khagendra Adhikari, Ramesh Chandra Timsina, Lindi M. Wahl

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Dynamics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInfluenza A virus subtype H5N1PandemicHighly pathogenicOutbreakTransmission (telecommunications)Influenza pandemicBiologyHuman mortality from H5N1VirologyInfluenza A virusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineInfectious disease (medical specialty)DiseaseVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Outbreaks of highly pathogenic strains of avian influenza (HPAI) cause high mortality in avian populations worldwide. When spread from avian reservoirs to humans, HPAI infections cause mortality in about 50% of human infections. Cases of human-to-human transmission of HPAI are relatively rare, and have, to date, only been reported in situations of close contact. These transmissions have resulted in isolated clusters of human HPAI infections, but have not yet caused a pandemic. Given the large number of human H5N1 HPAI infections to date, none of which has resulted in a pandemic, we estimate an upper bound on the probability of H5N1 pandemic emergence. We use this estimate to provide the likelihood of observing such a pandemic over the next decade. We then develop a more accurate parameter-based estimate of the emergence probability and predict the likelihood that, through rare mutations, an H5N1 influenza pandemic will emerge over the same time span.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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