Characteristics of Disease Maps of Zoonoses: A Scoping Review and a Recommendation for a Reporting Guideline for Disease Maps
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude de portée s’intéresse aux caractéristiques et à la présentation des cartes de pathologie des zoonoses publiées dans la littérature scientifique en 2017 et 2018. Deux analystes ont passé en revue, séparément, les titres et les résumés d’articles obtenus par une recherche dans Medline et d’autres bases de données. Les articles ont été inclus dans l’étude s’ils comportaient une carte de pathologie d’une maladie zoonotique. Les caractéristiques des cartes ont été isolées et résumées à partir du texte intégral des articles qui répondaient aux critères d’inclusion. La recherche a permis de trouver 1 666 fiches bibliographiques. De ce nombre, 302 articles comprenant 505 cartes de pathologie répondaient aux critères d’admissibilité. Bien que la plupart des travaux retenus (66 %) se servent de cartes dans un but exploratoire et descriptif, celui de trouver et de représenter visuellement des récurrences spatiales, les cartes des pathologies ont aussi une fonction analytique quand elles illustrent les résultats d’analyses statistiques géospatiales et spatiales (34 %). La plupart des cartes épidémiologiques retenues dans notre étude ne comportaient aucun des renseignements qui pourraient s’avérer importants pour leur interprétation géospatiale et leur reproductibilité. En particulier, 92 % des cartes ne précisaient pas la projection utilisée. Les résultats de cette étude de portée plaident en faveur de la formulation de lignes directrices concernant la présentation des cartes thématiques sur les maladies.
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 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 | 0,098 | 0,336 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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 ».