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Enregistrement W2149284344 · doi:10.1371/journal.pntd.0004028

Ecological Model to Predict Potential Habitats of Oncomelania hupensis, the Intermediate Host of Schistosoma japonicum in the Mountainous Regions, China

2015· article· en· W2149284344 sur OpenAlexfundno aff
Hongru Zhu, Lu Liu, Xiao‐Nong Zhou, Guo‐Jing Yang

Notice bibliographique

RevuePLoS neglected tropical diseases · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésOncomelania hupensisOncomelaniaNormalized Difference Vegetation IndexSchistosoma japonicumIntermediate hostGeographySnailSCHISTOSOMIASIS JAPONICASchistosomiasisHabitatChinaEcologyDigital elevation modelDiameter at breast heightPhysical geographyHost (biology)ForestryBiologyRemote sensingHelminthsClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Schistosomiasis japonica is a parasitic disease that remains endemic in seven provinces in the People's Republic of China (P.R. China). One of the most important measures in the process of schistosomiasis elimination in P.R. China is control of Oncomelania hupensis, the unique intermediate host snail of Schistosoma japonicum. Compared with plains/swamp and lake regions, the hilly/mountainous regions of schistosomiasis endemic areas are more complicated, which makes the snail survey difficult to conduct precisely and efficiently. There is a pressing call to identify the snail habitats of mountainous regions in an efficient and cost-effective manner. METHODS: Twelve out of 56 administrative villages distributed with O. hupensis in Eryuan, Yunnan Province, were randomly selected to set up the ecological model. Thirty out of the rest of 78 villages (villages selected for building model were excluded from the villages for validation) in Eryuan and 30 out of 89 villages in Midu, Yunnan Province were selected via a chessboard method for model validation, respectively. Nine-year-average Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Land Surface Temperature (LST) as well as Digital Elevation Model (DEM) covering Eryuan and Midu were extracted from MODIS and ASTER satellite images, respectively. Slope, elevation and the distance from every village to its nearest stream were derived from DEM. Suitable survival environment conditions for snails were defined by comparing historical snail presence data and remote sensing derived images. According to the suitable conditions for snails, environment factors, i.e. NDVI, LST, elevation, slope and the distance from every village to its nearest stream, were integrated into an ecological niche model to predict O. hupensis potential habitats in Eryuan and Midu. The evaluation of the model was assessed by comparing the model prediction and field investigation. Then, the consistency rate of model validation was calculated in Eryuan and Midu Counties, respectively. RESULTS: The final ecological niche model for potential O. hupensis habitats prediction comprised the following environmental factors, namely: NDVI (≥ 0.446), LST (≥ 22.70°C), elevation (≤ 2,300 m), slope (≤ 11°) and the distance to nearest stream (≤ 1,000 m). The potential O. hupensis habitats in Eryuan distributed in the Lancang River basin and O. hupensis in Midu shows a trend of clustering in the north and spotty distribution in the south. The consistency rates of the ecological niche model in Eryuan and Midu were 76.67% and 83.33%, respectively. CONCLUSIONS: The ecological niche model integrated with NDVI, LST, elevation, slope and distance from every village to its nearest stream adequately predicted the snail habitats in the mountainous regions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations61
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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