Middle East and North African Health Informatics Association (MENAHIA): Technological initiatives for ‘One Health’
Notice bibliographique
Résumé
MENAHIA (Middle East and North African Health Informatics Association) is the International Medical Informatics Association chapter dedicated to the Middle East and North Africa region. This region is rapidly growing in terms of the use of health informatics or what has been recently coined “digital health”. Human health is highly affected by the health of the environment, animal health, food, nutrition, climate change, and many other factors that are beyond the biological or genetic structure of human beings. The impact of animal health and the health of the environment on people's health is an old phenomenon but recent reemerging and appearance of diseases have clearly demonstrated the link between these. The Novel Coronavirus disease (COVID-19) that almost all of us have been suffering from is an example of this. A number of countries in the region have already shown the depth and the work that they do to integrate the concept of ‘One Health’ in the public health surveillance system as they have described the work that has been done to capture data from databases other than those dealing with human beings. The examples that were provided to monitor the health of animals, agriculture, environmental health, climate change, and man-made and natural disasters are just examples of what countries have been registering in their databases and informing the health authorities of these changes and emerging trends.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».