La maladie de Lyme au Québec : une analyse des interventions selon une perspective de développement durable
Bibliographic record
Abstract
Depuis 2011, les cas de la maladie de Lyme au Québec ont augmenté dramatiquement et la maladie a atteint une grande expansion dans le territoire québécois. Ce qui précède est dû aux modifications de l’écosystème et aux changements climatiques. Ces phénomènes ont favorisé les interactions entre l’humain et les trois espèces qui font partie du cycle de transmission de la maladie de Lyme : la tique à pattes noires, le cerf de Virginie et la souris à pattes blanches. Pour combattre la maladie dans le territoire de l’Estrie, des interventions ciblant les personnes ont été divulguées et promues par la Direction de santé de l’Estrie. Cependant, jusqu’à aujourd’hui les interventions ciblant l’environnement n’ont pas été introduites dans la région. L’objectif principal de cet essai est d’analyser de manière systémique les mesures qui n’ont pas été mises en place dans la région de l’Estrie, et qui ont été appliquées ailleurs en obtenant des résultats positifs pour le contrôle et la prévention de la maladie de Lyme. Cette analyse a été basée sur les trois piliers du développement durable, s’agissant des piliers écologique, économique et social. D’abord, une recherche dans la littérature scientifique a été faite afin d’identifier les interventions appliquées ailleurs dans la province. Par la suite, ces interventions ont été classifiées dans quatre groupes selon l’objectif ciblé par la mesure, ces groupes sont : les interventions ciblant la tique, les interventions ciblant les cerfs, les interventions ciblant la souris et les modifications du paysage. Pour chaque groupe une description qui comprend l’efficacité et le fonctionnement a été faite. Ensuite, compte tenu l’objectif de ce travail, une analyse dans une perspective de développement durable a été faite pour chaque intervention. De plus, un bref portrait réglementaire a été donné pour chaque groupe de mesures et une courte analyse des mesures appliquées actuellement au Québec sera présentée. Avec ce travail, il est possible de conclure qu’afin d’atteindre une réduction de l’expansion de la maladie et des cas dans la région, il est nécessaire de mettre en place différents types d’interventions. Finalement, pour la sélection des mesures les plus appropriées, il est essentiel d’avoir une étude de la région.
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".