Risk factor analysis of foodborne pathogen infection using statistic and soft computing approaches
Notice bibliographique
Résumé
To develop appropriate prevention and control strategies for sporadic cases of illness, it is important to accurately model the system and analyze the risk factors. The objective of this study is to utilize both statistic and soft computing models to identify the significant risk factors for ' Salmonella' Typhimurium DT104 and non-DT104 infection in Canada, and compare the findings. Previous studies have focused on analyzing each risk factor separately using single variable analysis, or modelling multiple risk factors using statistic models, such as logistic regression models. In this study, both neural network models and statistic models are developed and compared to determine which method produces superior results. Genetic algorithms are further incorporated to extract the optimal subset of factors that provide an accurate classification. The genetic algorithm based neural classifier significantly outperform the statistic models and neural networks alone because either statistic models or neural networks alone are not able to consider factors' nonlinear interaction with maximum likelihood estimate, which selects the significant risk factor based on likelihood ratio test. A neuro-fuzzy based method for predicting 'Salmonella' Typhimurium infections is further proposed. In addition, neural network models are developed to study the effect of climatic factors for 'Salmonella' infections. Simulation studies show that neural networks perform better than corresponding linear, quadratic and cubic regression models in terms of correlation coefficients between 'Salmonella' infections and climate factors.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».