A Mixed Methods Approach to Exploring the Relationship between Norway Rat (Rattus norvegicus) Abundance and Features of the Urban Environment in an Inner-City Neighborhood of Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Urban rats (Rattus spp.) are among the most ubiquitous pest species in the world. Previous research has shown that rat abundance is largely determined by features of the environment; however, the specific urban environmental factors that influence rat population density within cities have yet to be clearly identified. Additionally, there are no well described tools or methodologies for conducting an in-depth evaluation of the relationship between urban rat abundance and the environment. In this study, we developed a systematic environmental observation tool using methods borrowed from the field of systematic social observation. This tool, which employed a combination of quantitative and qualitative methodologies, was then used to identify environmental factors associated with the relative abundance of Norway rats (Rattus norvegicus) in an inner-city neighborhood of Vancouver, Canada. Using a multivariate zero-inflated negative binomial model, we found that a variety of factors, including specific land use, building condition, and amount of refuse, were related to rat presence and abundance. Qualitative data largely supported and further clarified observed statistical relationships, but also identified conflicting and unique situations not easily captured through quantitative methods. Overall, the tool helped us to better understand the relationship between features of the urban environment and relative rat abundance within our study area and may useful for studying environmental determinants of zoonotic disease prevalence/distribution among urban rat populations in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».