Predicting and mapping malaria under climate change scenarios: the potential redistribution of malaria vectors in Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malaria is rampant in Africa and causes untold mortality and morbidity. Vector-borne diseases are climate sensitive and this has raised considerable concern over the implications of climate change on future disease risk. The problem of malaria vectors (Anopheles mosquitoes) shifting from their traditional locations to invade new zones is an important concern. The vision of this study was to exploit the sets of information previously generated by entomologists, e.g. on geographical range of vectors and malaria distribution, to build models that will enable prediction and mapping the potential redistribution of Anopheles mosquitoes in Africa. METHODS: The development of the modelling tool was carried out through calibration of CLIMEX parameters. The model helped estimate the potential geographical distribution and seasonal abundance of the species in relation to climatic factors. These included temperature, rainfall and relative humidity, which characterized the living environment for Anopheles mosquitoes. The same parameters were used in determining the ecoclimatic index (EI). The EI values were exported to a GIS package for special analysis and proper mapping of the potential future distribution of Anopheles gambiae and Anophles arabiensis within the African continent under three climate change scenarios. RESULTS: These results have shown that shifts in these species boundaries southward and eastward of Africa may occur rather than jumps into quite different climatic environments. In the absence of adequate control, these predictions are crucial in understanding the possible future geographical range of the vectors and the disease, which could facilitate planning for various adaptation options. CONCLUSION: Thus, the outputs from this study will be helpful at various levels of decision making, for example, in setting up of an early warning and sustainable strategies for climate change and climate change adaptation for malaria vectors control programmes in Africa.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».