MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3201648964

Mapping Global Vulnerability to Dengue using the Water Associated Disease Index

2014· article· en· W3201648964 sur OpenAlex
Laura Fullerton, Sarah Dickin, Corinne J. Schuster‐Wallace

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaMcMaster University
Mots-clésDengue feverIndex (typography)Vulnerability (computing)Disease surveillanceGeographyDiseaseVirologyComputer scienceMedicineComputer security
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water-associated diseases, such as cholera, dengue, and schistosomiasis, threaten the health and wellbeing of billions worldwide. They are most prevalent in tropical and sub-tropical regions, and are spread through contact with contaminated water or exposure to disease-carrying vectors (such as mosquitoes) that depend upon water to survive. Exacerbated by poor water and waste management, rapid urbanization, high population density, and changing climate conditions, water associated diseases are of increasing concern in a rapidly changing and increasingly globalized world. With limited resources to treat or combat the spread of water-associated disease in many endemic regions, preventative interventions must be appropriately targeted and timed to maximize their efficacy. This requires accurate identification of regions most vulnerable to disease, and the timely delivery of interventions to prevent, mitigate, and manage disease in these regions. In this report, we apply the Water Associated Disease Index (WADI) to calculate and visually communicate vulnerability to dengue on a global scale. While a number of tools exist to measure vulnerability to disease, most focus on when and where environmental conditions are optimal for an outbreak to occur, with little or no consideration of the role social determinants play in shaping vulnerability. As with any disease, we believe that vulnerability is shaped by a diverse range of environmental and social conditions. With this in mind, the WADI was developed to assess vulnerability by integrating disease specific measures of environmental exposure (i.e., temperature, precipitation, land cover etc.) with disease-specific measures of social susceptibility (i.e., life expectancy, educational attainment, access to healthcare etc.) to provide a holistic picture of vulnerability to disease. The WADI is a practical disease-specific tool for assessing vulnerability at a range of different spatial and temporal scales using publicly available data. It provides a new way of conceptualizing and communicating vulnerability to disease and, in this instance, demonstrates clear patterns of dengue vulnerability and how these may change over time. It is our hope that the WADI will be used to inform mid- to long-term allocation of resources to reduce or eradicate the burden of water associated disease.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,182 · 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