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Enregistrement W4378807352 · doi:10.54254/2753-8818/3/20220307

Research on Environmental Factors and Lifestyles Related to the Prevalence of Infectious Diseases

2023· article· en· W4378807352 sur OpenAlexaff
Yinglu Chu

Notice bibliographique

RevueTheoretical and Natural Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthDiseaseEpidemiologyPopulationInfectious disease (medical specialty)MedicineIncidence (geometry)Diabetes mellitusGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, several infectious diseases like COVID-19 and Monkeypox have been spreading worldwide, causing varying levels of panic. This paper explores the development of these diseases against the environmental factors for the population that they are living in, and if a persons living lifestyle is associated with the prevalence and cumulative incidence of these infectious diseases, for example, the relationship with other epidemiological diseases (diabetes and cardiovascular disease, whereas the risk for a person having diabetes is higher than the population without the certain diseases). This paper provides a broad overview of information related to environmental factors and living lifestyles associated with infectious disease prevalence and cumulative incidence by reviewing and collating some data on industrialization and ecosystem, and peoples living lifestyles related to exercise and nutrition. Based on data from past periods of high virus prevalence, polluted environments and bad habits may lead to a higher risk of being infected diseases.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2023
Routes d'admission1
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