Epidemiologia da raiva: caracterização de vírus isolados de animais domésticos e silvestres do semi-árido paraibano da Região de Patos, Nordeste do Brasil
Bibliographic record
Abstract
A realização deste trabalho só foi possível graças às condições oferecidas pelo Departamento de Medicina Veterinária Preventiva e Saúde Animal (VPS), da Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia (FMVZ) da Universidade de São Paulo (USP) e pelo Centro de Saúde e Tecnologia Rural (CSTR) da Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), além dos estímulos e colaborações recebidas por parte dos docentes, funcionários e outras instituições de pesquisa, aos quais devo os meus sinceros agradecimentos.Ao Prof. Dr. Fumio Honma Ito, que idealizou e nos orientou nesse trabalho, pela confiança, estímulo, colaboração e auxílio na redação e revisão do mesmo.Ao Prof. Dr. Silvio Arruda Vasconcellos, pelo constante estímulo e apoio durante a realização do trabalho.E pela forma que conduz o Curso de Pós-graduação em Epidemiologia Experimental e Aplicada às Zoonoses do VPS -FMVZ -USP.À Dra.Fernanda Bernardi, pelo companheirismo e pelas grandiosas e efetivas colaboração na execução deste, além de sugestões, críticas construtivas e auxílio na redação.Ao Dr. Alex Wandeler e às Dras.Susan Nadin-Davis e
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".