Temperature-dependent variation in the extrinsic incubation period elevates the risk of vector-borne disease emergence
Notice bibliographique
Résumé
Identifying ecological drivers of disease transmission is central to understanding disease risks. For vector-borne diseases, temperature is a major determinant of transmission because vital parameters determining the fitness of parasites and vectors are highly temperature-sensitive, including the extrinsic incubation period required for parasites to develop within the vector. Temperature also underlies dramatic differences in the individual-level variation in the extrinsic incubation period, yet the influence of this variation in disease transmission is largely unexplored. We incorporate empirical estimates of dengue virus extrinsic incubation period and its variation across a range of temperatures into a stochastic model to examine the consequences for disease emergence. We find that such variation impacts the probability of disease emergence because exceptionally rapid, but empirically observed incubation - typically ignored by modelling only the average - increases the chance of disease emergence even at the limits of the temperature range for dengue transmission. We show that variation in the extrinsic incubation period causes the greatest proportional increase in the risk of disease emergence at cooler temperatures where the mean incubation period is long, and associated variation is large. Thus, ignoring EIP variation will likely lead to underestimation of the risk of vector-borne disease emergence in temperate climates.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».