Notice bibliographique
Résumé
Important drivers for emergence of infectious disease in wildlife include changes in the environment, shrinking habitats or concentration of wildlife, and movement of people, animals, pathogens, or vectors. In this paper we present three case-studies of emerging parasitic infections and diseases in ungulates in the Canadian north. First we discuss climate warming as an important driver for the emergence of disease associated with Umingmakstrongylus pallikuukensis, a nematode lungworm of muskoxen. Then we examine how Protostrongylus stilesi, the sheep lungworm, emerged (or re-emerged) in muskoxen after re-introduction of this host into its historical range made it sympatric with Dall's sheep. Finally, we consider Teladorsagia boreoarcticus, a newly described and common abomasal nematode of muskoxen that is emerging as a disease-causing parasite and may be an important regulator for muskox populations on Banks Island, Northwest Territories. These and other arctic host-parasite systems are exquisitely tuned and constrained by a harsh and highly seasonal environment. The dynamics of these systems will be impacted by climate change and other ecological disruptions. Baseline knowledge of parasite biodiversity and parasite and host ecology, together with predictive models and long-term monitoring programs, are essential for anticipating and detecting altered patterns of host range, geographic distribution, and the emergence of parasitic infections and 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».