Notice bibliographique
Résumé
The research presented in this dissertation was conducted using canine serology as a tool to further the characterization of Lyme endemic regions of North America. In chapter 3, targeted tick testing in southwestern Virginia was implemented to validate canine serology showing an expansion of the Lyme endemic region from the north. All 364 ticks were morphologically and molecularly identified as Ixodes scapularis, and 33% tested positive for Borrelia burgdorferi sensu stricto by PCR. Canine serology was again utilized (Chapter 4) to describe environments where dogs, and thus humans, were most likely to be exposed to B. burgdorferi around the New York City Metropolitan Area. In this study environmental and social variables were organized by county and compared to prevalence of positive canine serologic tests and human case reports. The data showed that human case reports and canine antibody prevalence increased, radiating outward from areas of dense development in a manner that corresponded with higher percent forested areas. When the environmental factors were further probed, a more complete description of the habitat, which represented a higher risk of infection, corresponded more closely to canine serology than human case reports. The third study (Chapter 5) was a serosurvey of common vector-borne disease agents of dogs across Canada, namely Borrelia burgdorferi, Dirofilaria immitis, Anaplasma spp., and Ehrlichia spp. Prevalence of antibodies to B. burgdorferi across all samples tested was 2.5% while the other vector-borne agents had a positive prevalence less than 0.5%. The serologic prevalence of antibodies to B. burgdorferi in several provinces, including Nova Scota, New Brunswick, southern Quebec, and eastern Ontario, were similar to those seen in Lyme endemic areas of the US, reaffirming the disease's endemnicity in these regions of Canada. In summary, canine serology is a useful tool for mapping endemic areas of Lyme borreliosis, documenting the expansion of the endemic range, and describing the environments that support the greatest risk of infection to humans and dogs.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».