Foresight 2035: a perspective on the next decade of research on the management of <i>Legionella</i> spp. in engineered aquatic environments
Notice bibliographique
Résumé
The disease burden from Legionella spp. infections has been increasing in many industrialized countries and, despite decades of scientific advances, ranks amongst the highest for waterborne diseases. We review here several key research areas from a multidisciplinary perspective and list critical research needs to address some of the challenges of Legionella spp. management in engineered environments. These include: (i) a consideration of Legionella species diversity and cooccurrence, beyond Legionella pneumophila only; (ii) an assessment of their environmental prevalence and clinical relevance, and how that may affect legislation, management, and intervention prioritization; (iii) a consideration of Legionella spp. sources, their definition and prioritization; (iv) the factors affecting Legionnaires' disease seasonality, how they link to sources, Legionella spp. proliferation and ecology, and how these may be affected by climate change; (v) the challenge of saving energy in buildings while controlling Legionella spp. with high water temperatures and chemical disinfection; and (vi) the ecological interactions of Legionella spp. with other microbes, and their potential as a biological control strategy. Ultimately, we call for increased interdisciplinary collaboration between multiple research domains, as well as transdisciplinary engagement and collaboration across government, industry, and science as the way toward controlling and reducing Legionella-derived infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».