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Enregistrement W2124906654 · doi:10.1098/rspa.2010.0413

Slowing the evolution of insecticide resistance in mosquitoes: a mathematical model

2011· article· en· W2124906654 sur OpenAlexaff
Stephen A. Gourley, Rongsong Liu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect symbiosis and bacterial influences
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsecticide resistanceMalariaBiologyResistance (ecology)ExploitToxicologySelection (genetic algorithm)Mosquito controlComputer scienceEcologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A big problem in malaria control is the rapidity with which mosquitoes can develop resistance to insecticides. The possibility of creating evolution-proof insecticides is therefore of considerable interest. Biologists have suggested that effective malaria control, with only weak selection for insecticide resistance, could be achieved if insecticides target only old mosquitoes that have already laid most of their eggs. The strategy aims to exploit the fact that most malarial mosquitoes do not live long enough to transmit the disease. We derive, analyse and compare two mathematical models, one for an insecticide that kills on exposure, and the other for an insecticide that targets only older mosquitoes. Both models predict that insecticide-resistant mosquitoes will become dominant over time but, very importantly, this occurs on a very much slower time scale when the insecticide only affects older mosquitoes. We present analytical results on linear and global stability of the non-trivial equilibrium in which only the resistant mosquito strain is present, together with a theorem comparing the rates of convergence for the two models. Numerical simulations show that the effect of targeting only old mosquitoes on the evolution of resistance is dramatic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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