Injecting epidemiology into population viability analysis: avian cholera transmission dynamics at an arctic seabird colony
Notice bibliographique
Résumé
Summary Infectious diseases have the potential to spread rapidly and cause high mortality within populations of immunologically naïve hosts. The recent appearance of avian cholera, a highly virulent disease of birds caused by the bacterium Pasteurella multocida , at remote Arctic seabird colonies is an emerging conservation concern. Determining disease risk to population viability requires a quantitative understanding of transmission potential and the factors that regulate epidemic persistence. Estimates of the basic ( R 0 ) and real‐time ( R t ) reproductive number are critical in this regard – enumerating the number of secondary infections caused by each primary infection in a newly invaded host population and the decline in transmission rate as susceptible individuals are removed via mortality or immunized recovery. Here, we use data collected at a closely monitored common eider ( Somateria mollissima ) breeding colony located in the Canadian Arctic to examine transmission and host population dynamics. Specifically, we infer epidemic curves from daily mortality observations and use a likelihood‐based procedure to estimate changes in the reproductive number over a series of annual outbreaks. These data are interpreted in relation to concurrent changes in host numbers to assess local extinction risk. Consistent with expectations for a novel pathogen invasion, case incidence increased exponentially during the initial wave of exposure ( R 0 = 2·5; generation time = 6·5 days ± 1·1 SD). Disease conditions gradually abated, but only after several years of smouldering infection ( R t ≈ 1). In total, 6194 eider deaths were recorded during outbreaks spanning eight consecutive breeding seasons. Breeding pair abundance declined by 56% from the pre‐outbreak peak; however, a robust population of >4000 pairs remained intact upon epidemic fade‐out. Overall, outbreak patterns were consistent with herd immunity acting as a mitigating factor governing in the extent and duration of mortality. Disease mortality is frequently modelled as a form of stochastic catastrophe in wildlife population assessments, whereas our approach gives shape to the functional response between transmission and host population dynamics. We conclude that increased emphasis on integrating epidemiological and population processes is essential to predicting the conservation impact of emerging infectious diseases in wildlife.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».