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Enregistrement W2343105840 · doi:10.1186/s13071-016-1527-0

Predicting the geographical distributions of the macaque hosts and mosquito vectors of Plasmodium knowlesi malaria in forested and non-forested areas

2016· article· en· W2343105840 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueParasites & Vectors · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWilmar InternationalSmithsonian Conservation Biology InstituteDirectorate for Biological SciencesBill and Melinda Gates FoundationUniversitas NasionalMinistry of Higher Education, MalaysiaUniversity of Colorado BoulderInstitut Pertanian BogorWellcome TrustSmithsonian Institution
Mots-clésPlasmodium knowlesiBiologyMalariaParasitologyEntomologyPlasmodium (life cycle)Vector (molecular biology)AnophelesMacaqueTropical medicineEcologyVirologyParasite hostingZoologyPlasmodium falciparumImmunologyPlasmodium vivax

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Plasmodium knowlesi is a zoonotic pathogen, transmitted among macaques and to humans by anopheline mosquitoes. Information on P. knowlesi malaria is lacking in most regions so the first step to understand the geographical distribution of disease risk is to define the distributions of the reservoir and vector species. METHODS: We used macaque and mosquito species presence data, background data that captured sampling bias in the presence data, a boosted regression tree model and environmental datasets, including annual data for land classes, to predict the distributions of each vector and host species. We then compared the predicted distribution of each species with cover of each land class. RESULTS: Fine-scale distribution maps were generated for three macaque host species (Macaca fascicularis, M. nemestrina and M. leonina) and two mosquito vector complexes (the Dirus Complex and the Leucosphyrus Complex). The Leucosphyrus Complex was predicted to occur in areas with disturbed, but not intact, forest cover (> 60% tree cover) whereas the Dirus Complex was predicted to occur in areas with 10-100% tree cover as well as vegetation mosaics and cropland. Of the macaque species, M. nemestrina was mainly predicted to occur in forested areas whereas M. fascicularis was predicted to occur in vegetation mosaics, cropland, wetland and urban areas in addition to forested areas. CONCLUSIONS: The predicted M. fascicularis distribution encompassed a wide range of habitats where humans are found. This is of most significance in the northern part of its range where members of the Dirus Complex are the main P. knowlesi vectors because these mosquitoes were also predicted to occur in a wider range of habitats. Our results support the hypothesis that conversion of intact forest into disturbed forest (for example plantations or timber concessions), or the creation of vegetation mosaics, will increase the probability that members of the Leucosphyrus Complex occur at these locations, as well as bringing humans into these areas. An explicit analysis of disease risk itself using infection data is required to explore this further. The species distributions generated here can now be included in future analyses of P. knowlesi infection risk.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,248 · 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