Patterns of seroprevalence of feline viruses among domestic cats (<i>Felis catus</i>) and Pallas’ cats (<i>Otocolobus manul</i>) in Daursky Reserve, Russia
Notice bibliographique
Résumé
Few data are available on the prevalence of feline viruses in the wild and little is known about natural sources of infections. The aim of this study was to estimate patterns of seroprevalence to feline viruses (feline immunodeficiency virus (FIV), feline calicivirus (FCV), feline panleukopenia virus (FPV), feline herpesvirus (FHV), and feline leukemia virus (FeLV)) in two cat species, domestic cats (Felis catus L., 1758) (n = 61) and Pallas’ cats (Otocolobus manul (Pallas, 1776)) (n = 24), living in the same area, in Daursky Reserve, Russia. Our results indicate that four of five viruses are circulating in the study area, with the exception of FHV. The pattern of FCV and FPV prevalence differed from FIV and FeLV. FCV and FPV seroprevalence did not depend on the sex and predominated in the group of cats living in the village (76% and 55%, respectively). No Pallas’ cats were seropositive to these viruses. The prevalence of FIV and FeLV were similar in areas with different cat densities (at the stations (16% for both viruses) and in the village (16% for both viruses)). The patterns of seroprevalence between species testify to the low rate of interspecific contacts. In Pallas’ cats, we found the presence of antibodies to FIV to be 5% and antigens of FeLV to be 5%, pathogens for which transmission demand close direct contacts between animals (mainly aggressive and (or) sexual contact), which is typical in the breeding season. Arid climate may also reduce patterns of viral prevalence in the study area, decreasing the risk of infection for both cat species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».