Spread of Avian Influenza Viruses by Common Teal (Anas crecca) in Europe
Notice bibliographique
Résumé
Since the recent spread of highly pathogenic (HP) H5N1 subtypes, avian influenza virus (AIV) dispersal has become an increasing focus of research. As for any other bird-borne pathogen, dispersal of these viruses is related to local and migratory movements of their hosts. In this study, we investigated potential AIV spread by Common Teal (Anas crecca) from the Camargue area, in the South of France, across Europe. Based on bird-ring recoveries, local duck population sizes and prevalence of infection with these viruses, we built an individual-based spatially explicit model describing bird movements, both locally (between wintering areas) and at the flyway scale. We investigated the effects of viral excretion duration and inactivation rate in water by simulating AIV spread with varying values for these two parameters. The results indicate that an efficient AIV dispersal in space is possible only for excretion durations longer than 7 days. Virus inactivation rate in the environment appears as a key parameter in the model because it allows local persistence of AIV over several months, the interval between two migratory periods. Virus persistence in water thus represents an important component of contamination risk as ducks migrate along their flyway. Based on the present modelling exercise, we also argue that HP H5N1 AIV is unlikely to be efficiently spread by Common Teal dispersal only.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».