Seasonal variation of tsetse fly species abundance and prevalence of trypanosomes in the Maasai Steppe, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Tsetse flies, the vectors of trypanosomiasis, represent a threat to public health and economy in sub-Saharan Africa. Despite these concerns, information on temporal and spatial dynamics of tsetse and trypanosomes remain limited and may be a reason that control strategies are less effective. The current study assessed the temporal variation of the relative abundance of tsetse fly species and trypanosome prevalence in relation to climate in the Maasai Steppe of Tanzania in 2014-2015. Tsetse flies were captured using odor-baited Epsilon traps deployed in ten sites selected through random subsampling of the major vegetation types in the area. Fly species were identified morphologically and trypanosome species classified using PCR. The climate dataset was acquired from the African Flood and Drought Monitor repository. Three species of tsetse flies were identified: G. swynnertoni (70.8%), G. m. morsitans (23.4%), and G.pallidipes (5.8%). All species showed monthly changes in abundance with most of the flies collected in July. The relative abundance of G. m. morsitans and G. swynnertoni was negatively correlated with maximum and minimum temperature, respectively. Three trypanosome species were recorded: T. vivax (82.1%), T. brucei (8.93%), and T. congolense (3.57%). The peak of trypanosome infections in the flies was found in October and was three months after the tsetse abundance peak; prevalence was negatively correlated with tsetse abundance. A strong positive relationship was found between trypanosome prevalence and temperature. In conclusion, we find that trypanosome prevalence is dependent on fly availability, and temperature drives both tsetse fly relative abundance and trypanosome prevalence.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».