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Enregistrement W7117660016 · doi:10.1142/s1793524525501785

A non-autonomous dynamic model-based study on influencing factors of seasonal brucellosis transmission and control strategies in Zhejiang Province, P. R. China

2025· article· en· W7117660016 sur OpenAlex
Juan Li, Wei Jiang, Huaiping Zhu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biomathematics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueBrucella: diagnosis, epidemiology, treatment
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBrucellosisTransmission (telecommunications)Basic reproduction numberLivestockChinaLagIncidence (geometry)Epidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brucellosis incidence in China has risen steadily, posing severe prevention and control challenges. Given the national “north decline, south rise” epidemiological pattern, southern epidemic dynamics are increasingly critical and require in-depth study. Focusing on Zhejiang Province, this study constructed a non-autonomous periodic dynamic model of the environment–sheep–mutton–human transmission chain, aiming to clarify regional brucellosis periodic epidemic patterns, identify core risk factors and optimize control strategies. Theoretically, we explored the model’s global dynamical behaviors (disease extinction, uniform persistence, disease-free periodic solution and endemic periodic solution) and defined the effective reproduction number as a quantitative metric. Integrating 2020–2025 multi-source quarterly data, including human brucellosis cases, livestock industry statistics and meteorological data in Zhejiang, numerical analysis revealed significant periodicity in local brucellosis. Sheep increment is the core risk factor, with susceptible-infectious sheep/contaminated mutton contact as secondary drivers. Surveillance gaps in breeding, consumption and disinfection links may trigger large-scale epidemics. Lag correlation analysis confirmed statistically significant correlations between human brucellosis cases and the following variables: lag 0 (sheep slaughter, temperature, self-produced mutton, permanent population); lag −1 (sheep increment, infected mutton); lag 1 (environmental pathogen load, sheep cases). This study demonstrates that strengthening routine testing throughout the entire circulation chain of sheep and mutton, enhancing disinfection measures and improving public protection awareness are crucial for reducing the regional incidence of brucellosis. The research provides theoretical support and practical basis for brucellosis prevention and control in southern China.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle