The prevalence of viral antibodies during a large population fluctuation of house mice in Australia
Notice bibliographique
Résumé
We studied the seroprevalence of three viruses (mouse cytomegalovirus (MCMV), minute virus of mice (MVM), and mouse parvovirus (MPV)) in house mice (Mus domesticus) in 1995 7. In the first year average mouse density was less than 1 mouse/ha. From November 1995 to May 1996 the population increased at an average rate of 7% per week, a doubling time of about 10 weeks. From August 1996 to May 1997 the population increased at an average rate of 10% per week, a doubling time of about 7.5 weeks. From a peak around 250 mice/ha in May 1997, the mouse population fell 19% per week to 5 mice/ha in October 1997. The seroprevalence for all three viruses varied dramatically over time. MCMV had the highest seroprevalence (61.7%), followed by MVM (8.5%) and MPV (18.4%). Time series data indicated that MCMV spread rapidly through the population of mice once trap success was greater than 14% (40-100 mice/ha). By contrast MVM and MPV seroprevalence occurred with a 2-3 month and 3-4 month time lag, respectively. The current study supports the contention that MCMV would be a good carrier for an immunocontraceptive vaccine for controlling field populations of mice.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».