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Enregistrement W4398361797 · doi:10.7910/dvn/ksopci

Replication Data for: Rhinovirus transmission dynamics across different social structures

2023· dataset· en· W4398361797 sur OpenAlexaff
Martha M. Luka, James R. Otieno, Everlyn Kamau, John Mwita Morobe, Nickson Murunga, Irene W. Adema, Joyce U. Nyiro, Peter M. Macharia, Godfrey Bigogo, Nancy A. Otieno, Bryan O. Nyawanda, Maia A. Rabaa, Gideon O. Emukule, Clayton Onyango, Patrick K. Munywoki, Charles N. Agoti, D. James Nokes

Notice bibliographique

RevueHarvard Dataverse · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhinovirusReplication (statistics)Transmission (telecommunications)Dynamics (music)BiologyVirologyComputer scienceEvolutionary biologyPsychologyTelecommunicationsVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a replication dataset for the publication titled: "Rhinovirus transmission dynamics across different social structures ." This dataset aims to compare rhinovirus dynamics from five previous studies conducted in Kenya in four different social structures. The studies are (i) intensive household surveillance in coastal Kenya (Dec 2009 - May 2010), (ii) surveillance of respiratory viruses within a public primary school (May 2017 – April 2018), (iii) outpatient surveillance of acute respiratory illness within the Kilifi Health and Demographic Surveillance System (KHDSS) (Dec 2015 - Nov 2016), and (iv) countrywide surveillance of severe acute respiratory syndrome illness (SARI) among inpatients and influenza-like illness (ILI) among outpatients via sentinel hospital reporting (Jan 2014 - Dec 2014). (v) We used contemporaneous data from long-term surveillance of severe pneumonia among pediatric inpatients at the Kilifi County Hospital (KCH) for comparison with the households, school, and KHDSS studies datasets. The primary dataset contains VP4/2 sequence data, alongside necessary metadata (e.g. date of sampling, site where collection, respective study). Secondary datasets generated from the primary data are also included (described in section 4 - Contents).

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1310,080

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,244 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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