Infectious Disease and Grouping Patterns in Mule Deer
Notice bibliographique
Résumé
Infectious disease dynamics are determined, to a great extent, by the social structure of the host. We evaluated sociality, or the tendency to form groups, in Rocky Mountain mule deer (Odocoileus hemionus hemionus) from a chronic wasting disease (CWD) endemic area in Saskatchewan, Canada, to better understand factors that may affect disease transmission. Using group size data collected on 365 radio-collared mule deer (2008-2013), we built a generalized linear mixed model (GLMM) to evaluate whether factors such as CWD status, season, habitat and time of day, predicted group occurrence. Then, we built another GLMM to determine factors associated with group size. Finally, we used 3 measures of group size (typical, mean and median group sizes) to quantify levels of sociality. We found that mule deer showing clinical signs of CWD were less likely to be reported in groups than clinically healthy deer after accounting for time of day, habitat, and month of observation. Mule deer groups were much more likely to occur in February and March than in July. Mixed-sex groups in early gestation were larger than any other group type in any season. Groups were largest and most likely to occur at dawn and dusk, and in open habitats, such as cropland. We discuss the implication of these results with respect to sociobiology and CWD transmission dynamics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».