MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312390519 · doi:10.56588/iabcd.v1i1.25

CURRENT AND FUTURE PROJECTIONS OF RISE IN VECTOR BORNE DISEASES DUE TO CLIMATE CHANGE IN INDIA

2022· article· en· W4312390519 sur OpenAlexaff
Dipal Patel, Dhara Rajput, Archana Mankad

Notice bibliographique

RevueInternational Association of Biologicals and Computational Digest · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeVector (molecular biology)GeographyHuman healthGlobal warmingEffects of global warmingNatural resource economicsEnvironmental healthEnvironmental planningDevelopment economicsClimatologyEnvironmental resource managementEcologyMedicineBiologyEnvironmental scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is one of the greatest threats to human health in the 21st century. Climate directly impacts health through climatic extremes, air quality, sea-level rise, food production systems and water resources. Climate also affects infectious diseases, which have played a significant role in human history, impacting the rise and fall of civilizations. The world is witnessing Climate change. Vector-borne diseases account for over 17% of all infectious diseases. There is increasing evidence about the impact of climate change on Vector Borne Diseases. In this paper, I have collected secondary data from published articles, journals, reports, and books on this major issue to discuss the effects of climate change on VBDs in India through this article. This paper will briefly review the changing epidemiology of the most important vector-borne diseases in India.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Association of Biologicals and Computational DigestMême sujetViral Infections and VectorsTravaux en français237 207