Distribution of the disease pathogen <i>Batrachochytrium dendrobatidis</i> in non‐epidemic amphibian communities of western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Chytridiomycosis is an emerging infectious disease of amphibians caused by the waterborne pathogen Batrachochytrium dendrobatidis (Bd) and is responsible for the recent decline of species worldwide. Elucidating patterns in disease prevalence has proved challenging, as small‐scale studies to date have provided conflicting results. We present data on the prevalence of Bd (the proportion of individuals with Bd) collected from amphibians sampled throughout British Columbia. We had two different datasets: our original dataset includes 1129 individuals sampled in 103 sites representing 14 species. A second dataset has 839 individuals sampled in 19 sites representing 10 species. We use a Bayesian state‐space occupancy modelling approach to estimate the probability that an individual is Bd+ as a function of individual and site characteristics. Cross‐validation techniques and the original dataset were used to find the best model: this model includes species, life stage, and geographic location. Our results suggest that Bd prevalence is not strongly related to seasonality, latitude or site type. Within a species, Bd prevalence depended on life stage; the watershed in which a site occurs may also usefully predict prevalence. Overall observed infection prevalence was ∼16%. Our best model accurately assigns Bd status to an individual ∼ 42% of the time. Taking advantage of the Bayesian framework, we ran an analysis with the second dataset using estimates from the original model as prior values. We present posterior density distributions for those sites and species with narrow credible intervals, and show that sites tend to be either highly likely or highly unlikely to have individuals with Bd, while individuals of some stages of some species have an intermediate likelihood of being Bd‐positive. The Bayesian model using informed priors had increased accuracy rates in assigning Bd status to both individuals and groups of individuals.
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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 ».