Microscopic Menaces: The Impact of Mites on Human Health
Notice bibliographique
Résumé
Mites are highly prevalent arthropods that infest diverse ecological niches globally. Approximately 55,000 species of mites have been identified but many more are yet to be discovered. Of the ones we do know about, most go unnoticed by humans and animals. However, there are several species from the Acariformes superorder that exert a significant impact on global human health. House dust mites are a major source of inhaled allergens, affecting 10–20% of the world’s population; storage mites also cause a significant allergy in susceptible individuals; chiggers are the sole vectors for the bacterium that causes scrub typhus; Demodex mites are part of the normal microfauna of humans and their pets, but under certain conditions populations grow out of control and affect the integrity of the integumentary system; and scabies mites cause one of the most common dermatological diseases worldwide. On the other hand, recent genome sequences of mites provide novel tools for mite control and the development of new biomaterial with applications in biomedicine. Despite the palpable disease burden, mites remain understudied in parasitological research. By better understanding mite biology and disease processes, researchers can identify new ways to diagnose, manage, and prevent common mite-induced afflictions. This knowledge can lead to improved clinical outcomes and reduced disease burden from these remarkably widespread yet understudied creatures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».