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Enregistrement W2009608774 · doi:10.1016/j.ijppaw.2014.01.001

Exploiting parallels between livestock and wildlife: Predicting the impact of climate change on gastrointestinal nematodes in ruminants

2014· review· en· W2009608774 sur OpenAlexaff
Hannah Rose, Bryanne M. Hoar, Susan Kutz, Eric R. Morgan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Parasitology Parasites and Wildlife · 2014
Typereview
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueHelminth infection and control
Établissements canadiensCanadian Science Centre for Human and Animal HealthUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFP7 Food, Agriculture and Fisheries, Biotechnology
Mots-clésWildlifeLivestockWildlife diseaseWildlife conservationWildlife managementBiologyEnvironmental resource managementEcologyClimate changeGeographyAgroforestryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global change, including climate, policy, land use and other associated environmental changes, is likely to have a major impact on parasitic disease in wildlife, altering the spatio-temporal patterns of transmission, with wide-ranging implications for wildlife, domestic animals, humans and ecosystem health. Predicting the potential impact of climate change on parasites infecting wildlife will become increasingly important in the management of species of conservation concern and control of disease at the wildlife-livestock and wildlife-human interface, but is confounded by incomplete knowledge of host-parasite interactions, logistical difficulties, small sample sizes and limited opportunities to manipulate the system. By exploiting parallels between livestock and wildlife, existing theoretical frameworks and research on livestock and their gastrointestinal nematodes can be adapted to wildlife systems. Similarities in the gastrointestinal nematodes and the life-histories of wild and domestic ruminants, coupled with a detailed knowledge of the ecology and life-cycle of the parasites, render the ruminant-GIN host-parasite system particularly amenable to a cross-disciplinary approach.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations45
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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