Rede neural artificial aplicada aos casos notificados de dengue cases em Maceió – Alagoas
Bibliographic record
Abstract
A dengue é um dos graves problemas de saúde pública mundial. O Nordeste do Brasil (NEB) possui um clima e ambiente urbano ideal para a proliferação do mosquito Aedes (aegypti e albopictus), vetor da doença. O Estado de Alagoas, principalmente a sua capital, tem epidemias da doença de forma frequente. Portanto, o objetivo deste estudo é avaliar a aplicação de Rede Neural Artificial (RNA) nos casos notificados de dengue (CND) nas regiões administrativas (RA) de Maceió. As RAs são divididas em: RA1, RA2, RA3, RA4, RA5, RA6, RA7 e RA8. Os CND foram submetidos a RNA não linear autorregressiva (NAR) – (RNA-NAR). O período de estudo foi de 2011 a 2020. Os resultados obtidos de CND se destacaram em anos específicos (2012, 2013, 2017, 2018 e 2020), por outro lado houve superestimativas das previsões via RNA. Em algumas RAs houve subnotificações e, por isso interferiu nos resultados das previsões. A RNA-NAR foi validada, visto que a maioria das previsões apresentou correlação positiva e com resposta aos dados observados, exceto as RAs com subnotificações. O uso da RNA é adequado no alerta e previsão da donça, onde tal instrumento pode ser usado em ações preventivas de controle da doença.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".