Modelling factors that affect the presence of larval mosquitoes (Diptera: Culicidae) in stormwater drainage systems to improve the efficacy of control programmes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stormwater catch basins form part of artificial drainage systems in urban areas and can provide larval habitat for mosquito vector species of West Nile virus (WNv), such asCulex pipiensLinnaeus (Diptera: Culicidae). We evaluated the impact of management techniques and targeted applications of larvicide on larval populations of this potential WNv mosquito vector species in catch basins from the Lower Mainland of Vancouver and on Vancouver Island of British Columbia, Canada. A mixed effects logistic regression model described the relationship between larval presence and larvicide treatment while controlling for other parameters. Parameter estimates showed that larvicide treatment reduced the odds of larvae presence by a factor of ∼7.23. The model also revealed relationships between larval presence and water temperature and adjacent land use but larvicide treatment consistently reduced the presence of larvae regardless of these other factors. This knowledge can now be used to prioritise and target control efforts to most efficiently reduce WNv mosquito vector populations, and most effectively reduce the risk of WNv transmission to humans. A similar research strategy could be applied to emerging threats from other potential mosquito vectors of disease around the world, to help lower the incidence of mosquito-borne disease.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».