Influence of landscape and social interactions on transmission of disease in a social cervid
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms of pathogen transmission are often social behaviours. These occur at local scales and are affected by landscape-scale population structure. Host populations frequently exist in patchy and isolated environments that create a continuum of genetic and social familiarity. Such variability has an important multispatial effect on pathogen spread. We assessed elk dispersal (i.e. likelihood of interdeme pathogen transmission) through spatially explicit genetic analyses. At a landscape scale, the elk population was composed of one cluster within a southeast-to-northwest cline spanning three spatially discrete subpopulations of elk across two protected areas in Manitoba (Canada). Genetic data are consistent with spatial variability in apparent prevalence of bovine tuberculosis (TB) in elk. Given the existing population structure, between-subpopulation spread of disease because of elk dispersal is unlikely. Furthermore, to better understand the risk of spread and distribution of the TB, we used a combination of close-contact logging biotelemetry and genetic data, which highlights how social intercourse may affect pathogen transmission. Our results indicate that close-contact interaction rate and duration did not covary with genetic relatedness. Thus, direct elk-to-elk transmission of disease is unlikely to be constrained to related individuals. That social intercourse in elk is not limited to familial groups provides some evidence pathogen transmission may be density-dependent. We show that the combination of landscape-scale genetics, relatedness and local-scale social behaviours is a promising approach to understand and predict landscape-level pathogen transmission within our system and within all social ungulate systems affected by transmissible diseases.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».