Notice bibliographique
Résumé
Background: The 2013-2015 Ebola outbreak caused severe human suffering and a global health crisis. Ebola Virus (EBOV) is a naturally zoonotic RNA virus that has several immune-evasion mechanisms and can cause serious disease and death in humans. The massive impact of the recent epidemic is unique in the 40-year history of this pathogen. Scientists and public health officials around the world are researching the factors that may have contributed to the scale and devastating nature of the 2013-2015 outbreak. Methods: Terms searched online through the McGill library and Medline Ovid included “Ebola”, “immune evasion”, “sequencing”, “Ebola glycoprotein” and “zoonotic transmission”. Only articles published since 2014 were selected. Summary: In this review article, we will provide discussion on the principal factors contributing to the un- usually destructive nature of the 2013-2015 Ebola outbreak. Interestingly, although several nonsynony- mous mutations have been observed in the recently circulating strains, they were not the principal cause of the unusually devastating nature of the outbreak. Instead, the high rate of transmission was likely caused by sociological factors, such as population dynamics and late detection of the outbreak. However, there is evidence to suggest that once the high rate of transmission in humans was established there was selective pressure on the virus to evade the human immune system. This selective pressure may have exacerbated an already deadly outbreak. Ongoing research efforts indicate that there is still much to be discovered about the virus and the control of outbreak management.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».