The negative relationship between mammal host diversity and Lyme disease incidence strengthens through time
Notice bibliographique
Résumé
Since its discovery in 1975, Lyme disease has spread and increased in much of central and eastern United States. Host diversity is thought to play a role in Lyme disease risk, and it has been suggested that the direction of the relationship between host diversity and disease risk may vary depending on the spatial scale of observation. Here we modelled the effect of mammal host species richness on the incidence of Lyme disease from 1992 to 2011 across all states in the United States with reported or established black‐legged tick ( Ixodes scapularis ) populations. We tested two contrasting hypotheses: a positive vs. a negative relationship between host species richness and Lyme disease incidence. We also tested the hypothesis that the strength of the diversity–disease‐risk relationship increased over time, as Lyme disease spread. We observed a strong negative relationship between mammal host species richness and Lyme disease incidence, and this relationship became more negative over time. Lyme disease increased over time more rapidly in host species‐poor states than host species‐rich states. Our findings support the importance of mammal host richness on Lyme disease risk at large spatial scales, and the importance of spatial and temporal scales on the diversity–disease relationship.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».