Identifying priority chronic wasting disease surveillance areas for mule deer in Montana
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».