RESEARCH ARTICLE Suitability of sentinel abat c a
Notice bibliographique
Résumé
lec e se su im happening in the general population [1]. Sentinel surveil- can change due to environmental conditions. Though Alton et al. BMC Veterinary Research (2015) 11:37 DOI 10.1186/s12917-015-0349-1lected from each of the Belgian provinces. The criteria forof Guelph, Guelph, ON N1G 2 W1, Canada Full list of author information is available at the end of the articlelance is a strategy used to sample timely data in a rela-tively inexpensive manner rather than collect information on the general population, when population-based data collection is unfeasible in a timely or cost-effective man-ner [2]. Syndromic surveillance involves the amalgamation of signs/symptoms using data from non-traditional data sources [3]; the signs/symptoms are grouped into used less often in animal health applications than in hu-man health, sentinel surveillance has been used success-fully for surveillance in various applications. For example, following the emergence of Bluetongue virus serotype 8 in Central Europe in 2006, causing a large scale outbreak in 2007 in several countries in Europe, a Bluetongue sentinel surveillance program was established in Belgium in 2010. This surveillance program was intended to demonstrate the absence of Bluetongue virus [4]. This program ran-domly selected a total of 300 dairy herds, with 30 herds se-* Correspondence:
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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,013 |
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 ».