Identifying research needs to inform white‐nose syndrome management decisions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecological understanding of host–pathogen dynamics is the basis for managing wildlife diseases. Since 2008, federal, state, and provincial agencies and tribal and private organizations have collaborated on bat and white‐nose syndrome (WNS) surveillance and monitoring, research, and management programs. Accordingly, scientists and managers have learned a lot about the hosts, pathogen, and dynamics of WNS. However, effective mitigation measures to combat WNS remain elusive. Host–pathogen systems are complex, and identifying ecological research priorities to improve management, choosing among various actions, and deciding when to implement those actions can be challenging. Through a cross‐disciplinary approach, a group of diverse subject matter experts created an influence diagram used to identify uncertainties and prioritize research needs for WNS management. Critical knowledge gaps were identified, particularly with respect to how WNS dynamics and impacts may differ among bat species. We highlight critical uncertainties and identify targets for WNS research. This tool can be used to maximize the likelihood of achieving bat conservation goals within the context and limitations of specific real‐world scenarios.
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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 | 0,094 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».