Prevalence, transmission, and genetic diversity of blood parasites infecting tundra-nesting geese in Alaska
Notice bibliographique
Résumé
A total of 842 blood samples collected from five species of tundra-nesting geese in Alaska was screened for haemosporidian parasites using molecular techniques. Parasites of the genera Leucocytozoon Danilewsky, 1890, Haemoproteus Kruse, 1890, and Plasmodium Marchiafava and Celli, 1885 were detected in 169 (20%), 3 (<1%), and 0 (0%) samples, respectively. Occupancy modeling was used to estimate prevalence of Leucocytozoon parasites and assess variation relative to species, age, sex, geographic area, year, and decade. Species, age, and decade were identified as important in explaining differences in prevalence of Leucocytozoon parasites. Leucocytozoon parasites were detected in goslings sampled along the Arctic Coastal Plain using both historic and contemporary samples, which provided support for transmission in the North American Arctic. In contrast, lack of detection of Haemoproteus and Plasmodium parasites in goslings (n = 238) provided evidence to suggest that the transmission of parasites of these genera may not occur among waterfowl using tundra habitats in Alaska, or alternatively, may only occur at low levels. Five haemosporidian genetic lineages shared among different species of geese sampled from two geographic areas were indicative of interspecies parasite transmission and supported broad parasite or vector distributions. However, identical Leucocytozoon and Haemoproteus lineages on public databases were limited to waterfowl hosts suggesting constraints in the range of parasite hosts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».