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Enregistrement W2915000355 · doi:10.1111/mve.12362

Deconstructing the eradication of new world screwworm in North America: retrospective analysis and climate warming effects

2019· article· en· W2915000355 sur OpenAlexaff
Andrew Paul Gutierrez, Luigi Ponti, Paola A. Arias

Notice bibliographique

RevueMedical and Veterinary Entomology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect behavior and control techniques
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésCochliomyia hominivoraxSterile insect techniqueMyiasisTemperate climateWildlifeBiologyEcologyPopulationOutbreakClimate changePEST analysisDemographyLarva

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Before its eradication from North America, the subtropical-tropical new world screwworm fly Cochliomyia hominivorax (Coquerel) invaded southwestern temperate areas of the U.S.A., where it caused myiasis in wildlife and livestock. Outbreaks of the fly occurred during years when adult migrants were carried northward on North American monsoon winds from the northern areas of Mexico and south Texas. We deconstruct, retrospectively, the biology and the effect of weather on the eradication of the fly in North America. Screwworm was found to be an ideal candidate for eradication using the sterile insect technique (SIT) because females mate only once, whereas males are polygynous, and, although it has a high reproductive potential, field population growth rates are low in tropical areas. In northern areas, eradication was enhanced by cool-cold weather, whereas eradication in tropical Mexico and Central America is explained by the SIT. Despite low average efficacy of SIT releases (approximately 1.7%), the added pressure of massive SIT releases reduced intrinsically low fly populations, leading to mate-limited extinction. Non-autochthonous cases of myiasis occur in North America and, if the fly reestablishes, climate warming by 2045-2055 will expand the area of favourability and increase the frequency and severity of outbreaks.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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