Analysis of simulated outbreak data and spatial analysis of highly pathogenic avian influenza for preparedness planning and policy
Notice bibliographique
Résumé
The first objective of this research was to develop and evaluate an approach to analyze and communicate the results of a large number of simulated outbreaks of highly pathogenic avian influenza (HPAI) to decision-makers and policy-makers, using the North American Animal Disease Spread Model (NAADSM), and to make recommendations on the most effective HPAI control policy for Ontario, Canada, specifically, on the effect of stamping-out and ring-culling strategies on the magnitude of an HPAI outbreak. Negative binomial regression analysis was used to identify significant predictors of the number of farms infected for each scenario. Interaction plots were developed from the output of the negative binomial regression analysis, to facilitate communication of simulation results to policy-makers and to analyze the relationship between movement restrictions and destruction strategy. Negative binomial regression analysis was appropriate for handling the right-skewed count data of the simulated HPAI outbreaks in Ontario, while interaction plots were an appropriate visualization tool for communication to policy-makers. For policy development, the modeling results suggested that stamping-out of the infected/detected flocks, without ring-culling, in combination with movement restrictions on direct and indirect contacts, would be the most appropriate policy for Ontario.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».