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Enregistrement W4388566884 · doi:10.5772/intechopen.112774

Impact of the Implementation of Sustainable Development Goals on Neglected Tropical Diseases

2023· book-chapter· en· W4388566884 sur OpenAlexfundno aff
Eduardo Fernández Cerna, Ivan F. Funes

Notice bibliographique

RevueSustainable development · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrock University
Mots-clésVulnerability (computing)Sustainable developmentEnvironmental planningMalnutritionPovertyHuman healthNeglected tropical diseasesEnvironmental healthDiseaseRisk analysis (engineering)Environmental resource managementBusinessGeographyMedicinePolitical scienceBiologyEcologyComputer scienceEnvironmental scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vector-borne diseases and infectious diseases in, general, affect the health of human and animal populations. By implementing the sustainable development goals (SDGs) in neglected populations, the level of living conditions is improved thus providing better housing, improving environments in cities and other populated sites, and developing better sanitary infrastructures altogether leading to higher-quality health conditions for the said populations. Transdisciplinary approaches can make successful implementation of the SDGs to tackle simultaneously the preservation and improvement of the environment, monitoring the health of human and animal populations, and studying in-depth those interactions in nature; those components are included in the One Health approach. Non-medicalized approaches can impact the roots of health problems, reducing the vulnerability of populations to disease, poverty, and malnutrition. Different initiatives of the SDGs can be effective in educating neglected populations to prevent exposure to vector arthropods, infectious agents, and undesired encounters with snakes and their disabling and life-threatening toxins. It will be important to actualize the implementation of the SDGs as a global strategy while also prioritizing each component.

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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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