Exploring reservoir dynamics: a case study of rabies in the Serengeti ecosystem
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Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of infection reservoir dynamics is critical for effective disease control, but identifying reservoirs of multi-host pathogens is challenging. Here, we synthesize several lines of evidence to investigate rabies reservoirs in complex carnivore communities of the Serengeti ecological region in northwest Tanzania, where the disease has been confirmed in 12 carnivore species.Long-term monitoring data suggest that rabies persists in high-density domestic dog Canis familiaris populations (> 11 dogs km(-2)) and occurs less frequently in lower-density (< 5 dogs km(-2)) populations and only sporadically in wild carnivores.Genetic data show that a single rabies virus variant belonging to the group of southern Africa canid-associated viruses (Africa 1b) circulates among a range of species, with no evidence of species-specific virus-host associations.Within-species transmission was more frequently inferred from high-resolution epidemiological data than between-species transmission. Incidence patterns indicate that spill-over of rabies from domestic dog populations sometimes initiates short-lived chains of transmission in other carnivores.Synthesis and applications. The balance of evidence suggests that the reservoir of rabies in the Serengeti ecosystem is a complex multi-host community where domestic dogs are the only population essential for persistence, although other carnivores contribute to the reservoir as non-maintenance populations. Control programmes that target domestic dog populations should therefore have the greatest impact on reducing the risk of infection in all other species including humans, livestock and endangered wildlife populations, but transmission in other species may increase the level of vaccination coverage in domestic dog populations necessary to eliminate rabies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle