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Enregistrement W1927605323 · doi:10.1002/jwmg.914

Identifying priority chronic wasting disease surveillance areas for mule deer in Montana

2015· article· en· W1927605323 sur OpenAlexaboutno aff
Robin E. Russell, Justin A. Gude, Neil Anderson, Jennifer Ramsey

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePrion Diseases and Protein Misfolding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Park ServiceRussian Science Foundation
Mots-clésChronic wasting diseaseUngulateOdocoileusWildlifeGeographyHabitatWildlife managementWildlife diseaseEcologyHerdForestryOutbreakBiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Chronic wasting disease (CWD) is a fatal prion disease that affects a variety of ungulate species including mule deer (Odocoileus hemionus). As of 2014, no CWD cases had been reported in free‐ranging ungulates in Montana. However, nearby cases in Canada, Wyoming, and the Dakotas indicated that the disease was encroaching on Montana's borders. Mule deer are native and common throughout Montana, and they represent a significant portion of the total hunter‐harvested cervids in the state. The arrival of CWD in Montana may have significant ecosystem and socioeconomic impacts as well as potential consequences for wildlife management. We used 18,879 mule deer locations from 892 individual deer collected during 1975–2011 and modeled habitat selection for 7 herds in 5 of the 7 wildlife management regions in Montana. We estimated resource selection functions (RSF) in a Bayesian framework to predict summer and winter habitat preferences for mule deer. We estimated deer abundance from flyover counts for each region, and used the RSF predictions as weights to distribute the deer across the region. We then calculated the distance to the nearest known infected herds. We predicted areas of high risk of CWD infection in mule deer as areas with densities above the median density estimate and within the lowest quartile of distances to known infected herds. We identified these areas, the southeast corner of Montana and the north‐central border near Alberta and Saskatchewan, as priority areas for CWD surveillance and management efforts. Published 2015. This article is a U.S. Government work and is in the public domain in the USA.

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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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