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Enregistrement W1500649070 · doi:10.1089/153036604773082951

A Twelve-Month Study of West Nile Virus Antibodies in a Resident and a Migrant Species of Kestrels in Israel

2004· article· en· W1500649070 sur OpenAlexaff
Caroline Banet-Noach, Adi Y. Gantz, Avishai Lublin, M. Malkinson

Notice bibliographique

RevueVector-Borne and Zoonotic Diseases · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKestrelSerologyTiterGeographyWest Nile virusBiologySeasonalityDemographyVirusVeterinary medicineEcologyAntibodyVirologyImmunologyMedicinePredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two species of kestrel, the common and lesser, were caught each month at three geographically defined locations in Israel over a 12-month period, and a total of 306 blood samples were examined for West Nile virus neutralizing antibodies. The prevalences and mean antibody titers were analyzed statistically by the multiple linear regression model and were shown to be significantly affected by two of the independent variables, location and age of the bird. The season had no overall effect on prevalence and titer but a comparison of the mean monthly titers revealed that April was highest and July and August the lowest statistically for the common kestrel which is a resident species. In contrast, the migrating lesser kestrel was caught only in the spring months and principally at the Jerusalem location, where eight out of 29 birds were seropositive. By comparing the serology of the non-migrating, common kestrel with the migrating, lesser kestrel, the effect of seasonality was evaluated in relation to their ecological patterns and yielded evidence for the entry in April of a small number of previously infected common kestrels into Israel. This serological approach based on continuous sampling over an extended period could be used to forecast in the coming years the timing and dispersion of West Nile virus in both Old and New Worlds if surveys are based on a limited number of informative (flag) species.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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