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J-GLOBAL ID：201802218069011204   整理番号：18A1895464

フィジーにおける魚中毒の原因に関する漁師の専門家の見解:データマイニング技術による調査【JST・京大機械翻訳】

Fishermen’S Expert Views on the Causes of Fish Poisoning in Fiji: An Investigation through Data Mining Technique

著者 (5件)： Nahar Jesmin ,  Sharma Neeraj Anand ,  Kumar Kunal ,  Prasad Alvin ,  Kumar Anal
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： APWC on CSE  ページ： 99-105  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 魚中毒はフィジーにおけるヒト疾患の共通原因である。有毒な物質は,最初に海洋の緑の成長,流出油,汚れた水,および沈泥化されたゴムに対して典型的にfeされる魚によって摂取されることができる。これらの感染魚を食べるとヒトは悪くなる。これは,魚がほとんどのFijianの主食であるという特別な関心事である。本研究では,Fijiの異なる地域における魚中毒の有意な原因と危険因子に関する漁師の見解を示した。本研究では,コンピュータ知能ベース(CI),データマイニング手法を用いて,漁業者の視点を解明した。次に,相関ルールマイニング(ARM)を用いて,これらの見解の間の相関と関連を見出し,魚中毒の知覚された主原因を決定した。本研究の目的は,魚中毒に寄与する原因とリスク因子に関する専門家の一般的見解を決定するARMアプローチ(および適切なデータベースの開発)の有効性を調査することであった。結果は,漁業者が様々な環境因子と魚中毒の間の因果関係の一般的な信念を保持していることを示した。これらは,魚の汚染された通過経路,ベレラ地域,水媒体汚染,水温,汚れと汚染水,激しい降雨と氾濫水,夏の季節,藻類のブルーム,深海環境,および責任のない人間活動を含んだ。本研究の結果は,魚中毒診断システム(魚における中毒の早期診断を含む)の設計,および最初の例における予測因子の低減または予防によるものと思われる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ヒト ,  *フィジー共和国 ,  因果律 ,  水温 ,  *データマイニング ,  早期診断 ,  媒質 ,  深海 ,  データベース ,  感染 ,  降雨 ,  コンピュータ ,  危険因子 ,  ブルーム
準シソーラス用語： 漁業者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： フィジー ,  魚中毒 ,  原因 ,  見解 ,  データマイニング技術 ,  調査