Management and modeling approaches for controlling raccoon rabies: The road to elimination
Notice bibliographique
Résumé
Rabies is an ancient viral disease that significantly impacts human and animal health throughout the world. In the developing parts of the world, dog bites represent the highest risk of rabies infection to people, livestock, and other animals. However, in North America, where several rabies virus variants currently circulate in wildlife, human contact with the raccoon rabies variant leads to the highest per capita population administration of post-exposure prophylaxis (PEP) annually. Previous rabies variant elimination in raccoons (Canada), foxes (Europe), and dogs and coyotes (United States) demonstrates that elimination of the raccoon variant from the eastern US is feasible, given an understanding of rabies control costs and benefits and the availability of proper tools. Also critical is a cooperatively produced strategic plan that emphasizes collaborative rabies management among agencies and organizations at the landscape scale. Common management strategies, alone or as part of an integrated approach, include the following: oral rabies vaccination (ORV), trap-vaccinate-release (TVR), and local population reduction. As a complement, mathematical and statistical modeling approaches can guide intervention planning, such as through contact networks, circuit theory, individual-based modeling, and others, which can be used to better understand and predict rabies dynamics through simulated interactions among the host, virus, environment, and control strategy. Strategies derived from this ecological lens can then be optimized to produce a management plan that balances the ecological needs and program financial resources. This paper discusses the management and modeling strategies that are currently used, or have been used in the past, and provides a platform of options for consideration while developing raccoon rabies virus elimination strategies in the US.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».