Differential impacts of vaccination on wildlife disease spread during epizootic and enzootic phases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dissemination of oral vaccine baits is a cost‐effective method to contain and control infectious wildlife diseases. The effectiveness of vaccine barriers in slowing or halting disease spread depends on host ecology and landscape variability. However, it is not clear the extent to which the success of vaccine barriers to manage disease may change from an epizootic to an enzootic phase of a disease invasion, nor is it apparent if this depends on the quality and configuration of host habitats. We explore these questions using the raccoon variant rabies virus ( RRV ) as a model system. This zoonotic disease of high concern has been enzootic in eastern North America for decades, pushing into new areas and re‐emerging in previously controlled zones. We use a spatially explicit individual‐based model to assess how levels of oral vaccination and habitat fragmentation affect RRV spread across vaccine barriers during epizootic and enzootic phases. We use space‐time characteristics of infection chains (individual‐to‐individual transmission of RRV ) to compare simulated outcomes. Results indicate that vaccine barriers have the strongest impact on the control of RRV during the epizootic phase. Counterproductively, mid‐levels of immunisation during an enzootic phase lead to more rabies‐induced mortalities than lower or higher vaccination levels. Infection chains spread faster during the epizootic phase. Landscape effects on chain characteristics were more subtle than effects of invasion phase and vaccination. Synthesis and applications . A spatially explicit individual‐based modelling approach to examine mechanisms of raccoon variant rabies virus spread during epizootic and enzootic phases provides insights into efficacy of wildlife disease vaccination efforts. Our results demonstrate the importance of detecting and controlling outbreaks before they become enzootic. We discuss the implications for moving vaccine barriers to push back and decrease the size of enzootic areas.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».