Patterns, risk factors and characteristics of reported and perceived foot-and-mouth disease (FMD) in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Patterns of outbreaks of foot-and-mouth disease (FMD) in Uganda were elucidated from spatial and temporal retrospective data retrieved from monthly reports from District Veterinary Officers (DVOs) to the central administration for the years spanning 2001-2008. An assessment of perceived FMD occurrence, risk factors and the associated characteristics was made based on semi-structured questionnaires administered to the DVOs. During this period, a total of 311 FMD outbreaks were reported in 56 (70%) out of Uganda's 80 districts. The number of reported FMD outbreaks changed over time and by geographical regions. Occurrence of FMD was significantly associated with the dry season months (p = 0.0346), the time when animals movements are more frequent. The average number of FMD outbreaks was higher for some sub-counties adjacent to national parks than for other sub-counties, whilst proximity to international border only seemed to play a role at the southern border. DVOs believed that the major risk factor for FMD outbreaks was animal movements (odds ratio OR 50.8, confidence interval CI 17.8-144.6) and that most outbreaks were caused by introduction of sick animals.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».