Modeling the effect of surgical sterilization on owned dog population size in Villa de Tezontepec, Hidalgo, Mexico, using an individual-based computer simulation model
Notice bibliographique
Résumé
Surgical sterilization programs for dogs have been proposed as interventions to control dog population size. Models can be used to help identify the long-term impact of reproduction control interventions for dogs. The objective of this study was to determine the projected impact of surgical sterilization interventions on the owned dog population size in Villa de Tezontepec, Hidalgo, Mexico. A stochastic, individual-based simulation model was constructed and parameterized using a combination of empirical data collected on the demographics of owned dogs in Villa de Tezontepec and data available from the peer-reviewed literature. Model outcomes were assessed using a 20-year time horizon. The model was used to examine: the effect of surgical sterilization strategies focused on: 1) dogs of any age and sex, 2) female dogs of any age, 3) young dogs (i.e., not yet reached sexual maturity) of any sex, and 4) young, female dogs. Model outcomes suggested that as surgical capacity increases from 21 to 84 surgeries/month, (8.6% to 34.5% annual sterilization) for dogs of any age, the mean dog population size after 20 years was reduced between 14% and 79% compared to the base case scenario (i.e. in the absence of intervention). Surgical sterilization interventions focused only on young dogs of any sex yielded greater reductions (81% - 90%) in the mean population size, depending on the level of surgical capacity. More focused sterilization targeted at female dogs of any age, resulted in reductions that were similar to focusing on mixed sex sterilization of only young dogs (82% - 92%). The greatest mean reduction in population size (90% - 91%) was associated with sterilization of only young, female dogs. Our model suggests that targeting sterilization to young females could enhance the efficacy of existing surgical dog population control interventions in this location, without investing extra resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».