Surveillance and Monitoring of White-Tailed Deer for Chronic Wasting Disease in the Northeastern United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chronic wasting disease (CWD) is a prion disease that affects both wild and captive cervid populations. In the past 45 y, CWD has spread from northern Colorado to all bordering states, as well as the midwestern United States (Midwest) and northeastern United States (Northeast), Canada, and South Korea. Because CWD is a relatively new issue for wildlife management agencies in the Northeast, we surveyed a representative (e.g., cervid biologist, wildlife veterinarian) from 14 states to gain a better understanding of state-specific surveillance measures. Between 2002 and 2012, New York (37,093) and Pennsylvania (35,324) tested the greatest number of harvested white-tailed deer Odocoileus virginianus in the Northeast. Additionally, the 14 states surveyed have tested 121,730 harvested deer, or approximately 15,216/y, since CWD was first detected in 2005. The most common tissues used by agencies in the Northeast for testing were retropharyngeal lymph nodes, which have been determined to be the most reliable in detecting CWD in cervids. Understanding CWD surveillance efforts at a regional scale can help to provide guidance for the development of new surveillance plans or the improvement of existing ones. Furthermore, collaborations among state and regional agencies in the Northeast may attempt to identify deficiencies in surveillance by state or subregion.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».