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Anticimex sevilla

noviembre 17, 2022
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Universidad Cardenal Herrera CEU-CEU Universities, Facultad de Veterinaria, Veterinary Public Health and Food Science and Technology, Department of Animal Production and Health (PASAPTA), C/ Tirant lo Blanc, 7, 46115 Alfara del Patriarca, Valencia, Spanien

Der Mosquito Alert-Datensatz enthält Aufzeichnungen über das Vorkommen adulter Stechmücken, die im Zeitraum 2014-2020 weltweit über Mosquito Alert gesammelt wurden, ein bürgerwissenschaftliches System zur Untersuchung und Verwaltung krankheitsübertragender Stechmücken. Die Aufzeichnungen werden mit von Bürgern eingereichten Fotos verknüpft und von Entomologen validiert, um das Vorkommen von fünf europäischen Moskito-Vektoren zu bestimmen: Aedes albopictus, Ae. aegypti, Ae. japonicus, Ae. koreicus und Culex pipiens. Die meisten Datensätze stammen aus Spanien, was die nationale und regionale Finanzierung Spaniens widerspiegelt, aber seit Herbst 2020 sind auch umfangreiche Datensätze aus anderen europäischen Ländern enthalten, dank freiwilliger Entomologen, die von der AIM-COST-Aktion koordiniert werden, und dank technologischer Entwicklungen zur Verbesserung der Skalierbarkeit. Neben anderen Anwendungen wird der Mosquito Alert-Datensatz dazu beitragen, bürgerwissenschaftlich basierte Frühwarnsysteme für durch Mücken übertragene Krankheitsrisiken zu entwickeln. Er kann auch für die Modellierung des Vektorexpositionsrisikos oder für das Training von maschinellen Erkennungs- und Klassifizierungsroutinen auf den verknüpften Bildern wiederverwendet werden, um die Datenvalidierung und die Einrichtung automatischer Warnsysteme zu unterstützen.

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Ebenso verarbeiten wir Ihre Daten und die Ihrer Verträge, um die im Gesetz über die Verwaltung, die Aufsicht und die Solvabilität von Versicherungsgesellschaften festgelegten Verpflichtungen zu erfüllen, unter anderem die, die sich aus den versicherungsmathematischen Verpflichtungen, der Kontrolle der wirtschaftlichen und finanziellen Rückstellungen usw. ergeben.

Im Falle Ihrer Zustimmung können wir die in Ihrem Angebot enthaltenen personenbezogenen Daten verarbeiten, um Ihnen ein neues Angebot für die jährliche Erneuerung der Versicherung zuzusenden. Diese Datenverarbeitung besteht in der Analyse der von Ihnen zur Verfügung gestellten Informationen, die von Nutzen sein können, um sie zu analysieren und Ihnen bessere Angebote für nachfolgende Versicherungszeiträume zu unterbreiten.

d) Anwendung von Maßnahmen zur ständigen Überwachung der Geschäftsbeziehung, insbesondere die Überprüfung der im Rahmen einer solchen Beziehung durchgeführten Vorgänge, um zu gewährleisten, dass sie mit den Kenntnissen übereinstimmen, die der Verpflichtete über den Kunden und sein Geschäfts- und Risikoprofil hat, gegebenenfalls einschließlich der Herkunft der Mittel, und um Maßnahmen zu ergreifen, die gewährleisten, dass die verfügbaren Dokumente, Daten oder Informationen aktuell sind.

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Mit diesem Datensatz können viele entomologische (Vektor-)Überwachungs- und Managementziele erreicht werden. Erstens kann er aufgrund seiner Skalierbarkeit und seiner massiven Vernetzungsfähigkeit als Frühwarnsystem (EWS) zur Erkennung invasiver Arten auf allen Ebenen – von der Stadt bis zum Kontinent – eingesetzt werden. Auf lokaler Ebene kann diese Art von Daten dazu beitragen, die Vektorkontrolle zu optimieren, da die Bürger fast in Echtzeit über die Belästigung und das Vorhandensein von Stechmücken informiert werden. Kampagnen zur Eindämmung von Stechmücken können Top-Down-Strategien zur Bekämpfung von Stechmücken (Larven) (die von den öffentlichen Gesundheitsbehörden durchgeführt werden) mit Bottom-Up-Strategien zur Förderung sozialer Maßnahmen und Verhaltensänderungen kombinieren, um die Ausbreitung von Brutstätten in Haushalten und im Umkreis von Haushalten zu verringern. Zweitens können diese Daten, wenn sie mit anderen Datenquellen kombiniert werden, für Risikobewertungen verwendet werden, z. B. für die Charakterisierung kritischer Gebiete und saisonaler Schwankungen bei der Übertragung von Krankheitsrisiken. Sie können auch zur Datenerweiterung und Kalibrierung von Moskito-Verteilungsmodellen für saisonale und inter-annuelle Muster sowie für räumliche Eignungskarten verwendet werden. Drittens tragen die zugehörigen Bilder dazu bei, Machine-Learning-Modelle für Bildfluss-Optimierungsverfahren in digitalgestützten EWS und Mückenerkennung und -klassifizierung zu trainieren.

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Mit diesem Datensatz lassen sich viele entomologische (Vektor-)Überwachungs- und Managementziele erreichen. Erstens kann er aufgrund seiner Skalierbarkeit und seiner massiven Vernetzungsfähigkeit als Frühwarnsystem (EWS) zur Erkennung invasiver Arten auf allen Ebenen – von der Stadt bis zum Kontinent – eingesetzt werden. Auf lokaler Ebene kann diese Art von Daten dazu beitragen, die Vektorkontrolle zu optimieren, da die Bürger fast in Echtzeit über die Belästigung und das Vorhandensein von Stechmücken informiert werden. Kampagnen zur Eindämmung von Stechmücken können Top-Down-Strategien zur Bekämpfung von Stechmücken (Larven) (die von den öffentlichen Gesundheitsbehörden durchgeführt werden) mit Bottom-Up-Strategien zur Förderung sozialer Maßnahmen und Verhaltensänderungen kombinieren, um die Ausbreitung von Brutstätten in Haushalten und im Umkreis von Haushalten zu verringern. Zweitens können diese Daten, wenn sie mit anderen Datenquellen kombiniert werden, für Risikobewertungen verwendet werden, z. B. für die Charakterisierung kritischer Gebiete und saisonaler Schwankungen bei der Übertragung von Krankheitsrisiken. Sie können auch zur Datenerweiterung und Kalibrierung von Moskito-Verteilungsmodellen für saisonale und inter-annuelle Muster sowie für räumliche Eignungskarten verwendet werden. Drittens tragen die zugehörigen Bilder dazu bei, Machine-Learning-Modelle für Bildfluss-Optimierungsverfahren in digitalgestützten EWS und Mückenerkennung und -klassifizierung zu trainieren.

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