Mortality assessment of moose (<i>Alces alces</i>) calves during successive years of winter tick (<i>Dermacentor albipictus</i>) epizootics in New Hampshire and Maine (USA)
Notice bibliographique
Résumé
Populations within ecological communities constantly fluctuate due to a multitude of interactions that can be influenced by climate change. Moose (Alces alces (Linnaeus, 1758)) populations in northern New Hampshire and western Maine, subunits of the largest regional moose population in the continental United States, are suspected to be declining due to increasing frequency of winter tick (Dermacentor albipictus Packard, 1869) epizootics that cause >50% late-winter mortality of 9- to 12-month-old calves. To investigate this hypothesis, we collected general health measurements of calves captured at two study sites in January 2014–2016 and subsequently performed field necropsies and histologic examination of tissues of those radio-marked calves that died during winter and spring. At capture, calves (n = 179) were in normal (66%) and thin (32%) physical condition with high infestations of winter ticks. Most (88%) mortalities (n = 125) were associated with moderate to severe infestations of winter ticks. Gross necropsies and histologic examination found high tick infestations, emaciation, anemia, and endoparasitism; lungworm (species of the genus Dictyocaulus Railliet and Henry, 1907) was also found in most (87%) calves. Three consecutive years (2014–2016) of winter tick epizootics is unprecedented in the region, rare in North America, and arguably reflects a host–parasite relationship strongly influenced by climate change at the southern fringe of moose habitat.
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 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 | 0,001 | 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 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 ».