Comparison of GBR and HARVARD models in assessing bovine spongiform encephalipathy (BSE) risk using data up to 2003
Notice bibliographique
Résumé
Deux modèles d évaluation de risque ESB majeurs, le modèle Harvard (MH) et le Geographical-BSE Risk (GBR) sont comparés en utilisant des données provenant de trois pays précédemment évalués par la Commission Européenne (Uruguay, Danemark et le Système Nord Américain constitué des Etats-Unis et du Canada). Cette étude démontre que le Modèle Harvard (HM) envisage exclusivement les conséquences de l importation d infectivité ESB au sein des pays, soit par l intermédiaire d animaux en incubation, soit par des farines animales infectées par l agent de l ESB. Au contraire, le GBR ne considère dans son fonctionnement que la possibilité qu a un pays d avoir importé le prion, à une période donnée, et ce uniquement d un abord strictement qualitatif. Il semble que, pour évaluer le risque effectif lié à l ESB, il faille associer à la fois les aspects quantitatifs et qualitatifs de ces deux modèles, leur utilisation séparée ne permettant que d aborder une des facettes limitée de l évaluation du risque.
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 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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».