Geospatial Analysis and Seasonal Distribution of West Nile Virus Vectors (Diptera: Culicidae) in Southern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to establish geospatial and seasonal distributions of West Nile virus vectors in southern Ontario, Canada using historical surveillance data from 2002 to 2014. We set out to produce mosquito abundance prediction surfaces for each of Ontario’s thirteen West Nile virus vectors. We also set out to determine whether elevation and proximity to conservation areas and provincial parks, wetlands, and population centres could be used to improve our model. Our results indicated that the data sets for Anopheles quadrimaculatus, Anopheles punctipennis, Anopheles walkeri, Culex salinarius, Culex tarsalis, Ochlerotatus stimulans, and Ochlerotatus triseriatus were not suitable for geospatial modelling because they are randomly distributed throughout Ontario. Spatial prediction surfaces were created for Aedes japonicus and proximity to wetlands, Aedes vexans and proximity to population centres, Culex pipiens/restuans and proximity to population centres, Ochlerotatus canadensis and elevation, and Ochlerotatus trivittatus and proximity to population centres using kriging. Seasonal distributions are presented for all thirteen species. We have identified both when and where vector species are most abundant in southern Ontario. These data have the potential to contribute to a more efficient and focused larvicide program and West Nile virus awareness campaigns.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».