Investigación multidisciplinaria e intersectorial en salud: Desarrollo de una nueva forma de control de los vectores de la enfermedad de Chagas
Bibliographic record
Abstract
Biólogos, entomólogos, microbiológos, ingenieros, arquitectos, antropólogos y líderes comunitarios trabajan juntos para desarrollar una técnica para el control de los insectos vectores de la enfermedad de Chagas. La nueva estrategia de control está basada en modular los factores de riesgo, a través de remodelar y mejorar las viviendas de adobe o bajareque para que sean refractarias a las chinches; la remodelación incluye mejora de paredes y piso imitación cemento para que los insectos no se reproduzca dentro de la vivienda. Se usan materiales locales como cenizas volcánicas (selecto, puzolana), arena de rio, cal y una mínima cantidad de cemento. Después de capacitación, los mismos habitantes ejecutan las mejoras. Varias instituciones como las Municipalidades, el Ministerio de Salud, las Comunidades y la Universidad trabajan coordinadamente. Se han mejorado 7,000 viviendas de adobe y bajareque en Centro América y México. La evaluación de la efectividad para el control de Chagas es a través de presencia o ausencia de vectores, su distribución y la alimentación sanguínea de los insectos vectores. Se comprobó que disminuyeron las chinches, que estás se alimentan menos de humanos y que tiene la tendencia a quedarse fuera de la vivienda, lo que disminuye el contacto humano-vector. Esta alternativa de control a largo plazo es más económica que la forma tradicional de rociamiento con insecticidas.
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 | 0.035 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".