Interacting effects of land use and climate on rodent-borne pathogens in central Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the effects of anthropogenic disturbance on zoonotic disease risk is both a critical conservation objective and a public health priority. Here, we evaluate the effects of multiple forms of anthropogenic disturbance across a precipitation gradient on the abundance of pathogen-infected small mammal hosts in a multi-host, multi-pathogen system in central Kenya. Our results suggest that conversion to cropland and wildlife loss alone drive systematic increases in rodent-borne pathogen prevalence, but that pastoral conversion has no such systematic effects. The effects are most likely explained both by changes in total small mammal abundance, and by changes in relative abundance of a few high-competence species, although changes in vector assemblages may also be involved. Several pathogens responded to interactions between disturbance type and climatic conditions, suggesting the potential for synergistic effects of anthropogenic disturbance and climate change on the distribution of disease risk. Overall, these results indicate that conservation can be an effective tool for reducing abundance of rodent-borne pathogens in some contexts (e.g. wildlife loss alone); however, given the strong variation in effects across disturbance types, pathogen taxa and environmental conditions, the use of conservation as public health interventions will need to be carefully tailored to specific pathogens and human contexts.This article is part of the themed issue 'Conservation, biodiversity and infectious disease: scientific evidence and policy implications'.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».