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Enregistrement W2762798691 · doi:10.5376/jmr.2017.07.0019

Meteorological Parameters and Mosquito Abundance in Pashan Area of Pune, India during South West Monsoon and Post-Monsoon Seasons in 2016

2017· article· en· W2762798691 sur OpenAlexvenueno aff
Pratip Shil, Gajanan Sapkal, Avinash Patil, Annakathil B. Sudeep

Notice bibliographique

RevueJournal of Mosquito Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonsoonGeographyClimatologyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The resurgence of vector borne diseases over the last decade has raised concerns about the role of climatic factors. Rapid urbanization due to expansion of Indian cities like Pune over the last decade has altered local land-use and environment. The present study was undertaken to investigate the composition and seasonal abundance of mosquito population in Pashan area of urban Pune, which was urbanized rapidly during 2001-2005. Mosquitoes were trapped and identified to determine the species composition and abundance. Association of meteorological parameters like temperature, humidity and rainfall with mosquito abundance was also analyzed from June to November 2016. Raw meteorological data was obtained and analyzed mathematically to determine derived parameters like diurnal temperatures and fortnightly averages of all parameters. A total of 21 species of mosquitoes were observed across four genera viz. Aedes , Anopheles , Culex and Armigerus . Mosquito abundance (M) peaked during South West (SW) Monsoon and correlated positively with maximum and minimum relative humidity and rainfall. In post-monsoon season mosquito abundance decreased alongwith relative humidity. Interestingly, the mosquito abundance is modulated by diurnal temperature range (DTR). During SW monsoon, low DTR corresponded to high mosquito abundance. The trend was reversed in the post-monsoon season as DTR increased by ~4 folds in comparison to SW monsoon and mosquito abundance decreased sharply. Mosquito population in the study area showed diversity and seasonal variability, influenced by meteorological parameters. DTR seemed to be the major factor affecting seasonal variability in mosquito abundance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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