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Enregistrement W4323364968 · doi:10.1016/j.coesh.2023.100458

Moving forward with COVID-19: Future research prospects of wastewater-based epidemiology methodologies and applications

2023· review· en· W4323364968 sur OpenAlexaff
Guangming Jiang, Yanchen Liu, Song Tang, Masaaki Kitajima, Eiji Haramoto, Sudipti Arora, Phil M. Choi, Greg Jackson, Patrick M. D’Aoust, Robert Delatolla, Shuxin Zhang, Ying Guo, Jiangping Wu, Yan Chen, Elipsha Sharma, Tanjila Alam Prosun, Jiawei Zhao, Manish Kumar, Ryo Honda, Warish Ahmed, Jonathan Meiman

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Environmental Science & Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesDepartment of Industry, Science, Energy and Resources, Australian GovernmentTsinghua UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaAustralian Research CouncilAustralian Academy of Science
Mots-clésWastewaterCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Transmission (telecommunications)Environmental scienceSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Sampling (signal processing)2019-20 coronavirus outbreakPandemicStability (learning theory)Risk analysis (engineering)Biochemical engineeringComputer scienceBiologyEnvironmental engineeringEngineeringVirologyDiseaseBusinessMedicineTelecommunicationsMachine learningInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,523
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,047 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations38
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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