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Enregistrement W4317542714 · doi:10.5772/intechopen.109603

Dengue Reduction through Vector Control

2023· book-chapter· en· W4317542714 sur OpenAlexfundno aff
Eduardo A. Fernandez Cerna, Catalina Sherman, Mercedes Marlene Martinez

Notice bibliographique

RevueInfectious diseases · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrock University
Mots-clésDengue feverVector (molecular biology)Aedes aegyptiAedes albopictusTransmission (telecommunications)Environmental healthMedicineHygienePopulationVector controlVirologyBiologyEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dengue fever is a disease transmitted by the mosquito aegypti. There is a secondary vector: Aedes albopictus with some epidemiological importance in the transmission of dengue. Pharmacological treatment for dengue is a palliative treatment for the disease and there is an absence of a universally accepted vaccine for the different clinical infections. In these circumstances, the interruption of the infection cycle is possible basically through the reduction of the Aedes aegypti, reducing its breeding sites or physically reducing its population through chemical or biological means. Traditional approaches to vector control are becoming less effective as a result of the combination of resistance to insecticides and the logistic complexity of covering increasingly large urban centers with the same number of health workers as in past decades. Experiences in different countries reflect the need to involve more actively families and communities in the reduction of breeding sites. Several innovations have been introduced using biological methods, physical control of sources, and involvement of families and schools in vector control. The possibility to scale up successful experiences requires a joint effort of governments and communities to tackle mosquito source reduction and add a multipurpose concept of domestic hygiene.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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