Impacts des changements climatiques sur les arboviroses dans une île tropicale en développement (Mayotte)
Bibliographic record
Abstract
Mayotte est une petite île du sud-ouest de l’océan indien où le climat tropical est particulièrement favorable aux maladies à transmission vectorielle. La présence de divers moustiques, vecteurs d’arbovirus constitue un risque sanitaire important pour la population mahoraise. Cet article tente d’évaluer les conséquences d’une évolution du régime thermique sur les populations de moustiques du genre Aedes, en se réferrant à des études sur les traits de vie des espèces menées en environnement contrôlé. Il apparaît que l'élévation de la température prévue pour 2100 serait trop minime pour avoir une conséquence sur l’incidence de certaines maladies vectorielles. En réalité, plus que les variables climatiques, ce serait davantage le contexte anthropique qui serait le plus influent sur les risques épidémiologiques à Mayotte. L’hypothèse est émise que c'est plutôt l'évolution future du statut politique de cette île qui influencerait les risques sanitaires plutôt que la modification du climat.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 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".