Assessing the Repeatability of Tick Dragging as a Method for <i>Ixodes scapularis</i> Surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Tick dragging is an important tool used by public health for Ixodes scapularis surveillance to identify Lyme disease risk areas in Ontario, Canada. Concerns have been raised on the repeatability of tick dragging due to fluctuations that occur in the tick population in response to micro- and macroclimatic variations. Our objective was to assess the repeatability of tick dragging over a short timescale by examining three outcome measures: presence/absence of ticks, tick abundance, and likelihood of tick establishment based on an indicator developed by Clow et al. ( 2018 ). We conducted tick dragging twice per site within a 1-month period at a total of 15 sites in eastern and southern Ontario. Ixodes scapularis were detected at 11 sites. The outcome of presence/absence was consistent at 13 of 15 sites. Abundance was highly variable, changing between each visit at sites where ticks were detected. The likelihood level was consistent at 13 of 15 sites. Based on the kappa statistic, there was substantial agreement between measurements for the presence/absence and the likelihood levels. Our results indicate that both presence/absence and likelihood levels provide more consistent outcomes for tick dragging than tick abundance alone; however, applying the dragging data to the likelihood indicator provides additional information about the potential risk associated with I. scapularis establishment in the area.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».