Dynamics and persistence of rabies in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Rabies is a major issue for human and animal health in the Arctic, yet little is known about its epidemiology. In particular, there is an ongoing debate regarding how Arctic rabies persists in its primary reservoir host, the Arctic fox (Vulpes lagopus), which exists in the ecosystem at very low population densities. To shed light on the mechanisms of rabies persistence in the Arctic, we built a susceptible–exposed–infectious–recovered (SEIR) epidemiological model of rabies virus transmission in an Arctic fox population interacting with red foxes (Vulpes vulpes), a rabies host that is increasingly present in the Arctic. The model suggests that rabies cannot be maintained in resource-poor areas of the Arctic, characterized by low Arctic fox density, even in the presence of continuous reintroduction of the virus by infected Arctic foxes from neighbouring regions. However, in populations of relatively high Arctic fox density, rabies persists under conditions of higher transmission rate, prolonged infectious period and for a broad range of incubation periods. Introducing the strong cyclical dynamics of Arctic prey availability makes simulated rabies outbreaks less regular but more intense, with an onset that does not neatly track peaks in Arctic fox density. Finally, interaction between Arctic and red foxes increases the frequency and/or the intensity of rabies outbreaks in the Arctic fox population. Our work suggests that disruption of prey cycles and increasing interactions between Arctic and red foxes due to climate change and northern development may significantly change the epidemiology of rabies across the Arctic.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».