Possible ramifications of climate variability on HPAI-H5N1 outbreak occurrence: Case study from the Menoufia, Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Long endemicity of the Highly Pathogenic Avian Influenza (HPAI) H5N1 subtype in Egypt poses a lot of threats to public health. Contrary to what is previously known, outbreaks have been circulated continuously in the poultry sectors all year round without seasonality. These changes call the need for epidemiological studies to prove or deny the influence of climate variability on outbreak occurrence, which is the aim of this study. This work proposes a modern approach to examine the degree to which the HPAI-H5N1disease event is being influenced by climate variability as a potential risk factor using generalized estimating equations (GEEs). GEE model revealed that the effect of climate variability differs according to the timing of the outbreak occurrence. Temperature and relative humidity could have both positive and negative effects on disease events. During the cold seasons especially in the first quarter, higher minimum temperatures, consistently show higher risks of disease occurrence, because this condition stimulates viral activity, while lower minimum temperatures support virus survival in the other quarters of the year with the highest negative effect in the third quarter. On the other hand, relative humidity negatively affects the outbreak in the first quarter of the year as the humid weather does not support viral circulation, while the highest positive effect was found in the second quarter during which low humidity favors the disease event.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».