The Path to Eliminating Raccoon Rabies in the Eastern US-Obstacles and Opportunities in Urban-Suburban Landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Rabies in terrestrial wildlife poses a significant public and animal health threat. Oral rabies vaccination (ORV) targeting specific vector species has proven effective in eliminating certain rabies variants in Europe and Canada. The goal of eliminating the raccoon rabies variant (RRV) in the US is achievable through an integrated ORV program at the landscape scale. Current wildlife rabies management in the US includes extensive air and ground ORV programs in 16 eastern states coordinated by Wildlife Services (WS)’ National Rabies Management Program. More than 10 million vaccine-baits are distributed annually targeting raccoons (Procyon lotor) and striped skunks (Mephitis mephitis) with the long-term goal of eliminating RRV. Achieving vaccine-induced herd immunity in target species in developed landscapes has proven challenging due to abundant anthropogenic food sources, higher wildlife densities, decreased home ranges, habitat fragmentation, and non-target bait competition. Effectively managing RRV in the urban-suburban landscape requires greater understanding of meso-carnivore ecology in these landscapes and critical analyses of current baiting strategies. Preliminary results from urban-suburban studies demonstrate fewer potential ORV bait encounters for target species than expected, lower seroconversion rates compared to rural habitats and patchy bait distribution patterns. New technologies including the use of Point of Interest GPS units to document ground bait distribution in combination with research conducted by WS including ORV field trials, urban density studies, and raccoon, skunk, and opossum (Didelphis virginiana) ecology have provided valuable insight to overcome the obstacles of urban rabies management and make eliminating RRV a reality.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».