MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2494326178 · doi:10.1371/journal.pone.0159319

Better Alone or in Ill Company? The Effect of Migration and Inter-Species Comingling on Fascioloides magna Infection in Elk

2016· article· en· W2494326178 sur OpenAlexafffund
Mathieu Pruvot, Manigandan Lejeune, Susan Kutz, Wendy Hutchins, Marco Musiani, Alessandro Massolo, Karin Orsel

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueHelminth infection and control
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Livestock and Meat AgencyAlberta ParksUniversity of AlbertaParks CanadaUniversity of MontanaAlberta InnovatesUniversity of Calgary
Mots-clésWildlifeLivestockBiologyHerdEcologyGrazingHost (biology)ZoologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migratory movements and alteration of host communities through livestock production are examples of ecological processes that may have consequences on wildlife pathogens. We studied the effect of co-grazing of cattle and wild elk, and of elk migratory behaviour on the occurrence of the giant liver fluke, Fascioloides magna, in elk. Migratory elk and elk herds with a higher proportion of migratory individuals were significantly less likely to be infected with F. magna. This may indicate a decreased risk of infection for migratory individuals, known as the "migratory escape" hypothesis. Elk herds overlapping with higher cattle densities also had a lower prevalence of this parasite, even after adjustment for landscape and climate variables known to influence its life cycle. Serological evidence suggests that even in low-prevalence areas, F. magna is circulating in both elk and cattle. Cattle are "dead-end" hosts for F. magna, and this may, therefore, indicate a dilution effect where cattle and elk are co-grazing. Migratory behaviour and host community composition have significant effects on the dynamics of this wildlife parasite; emphasizing the potential impacts of decisions regarding the management of migratory corridors and livestock-wildlife interface.

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 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)0,000
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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetHelminth infection and controlTravaux en français237 207