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Enregistrement W3030431015

Management of Psoroptes in Free Ranging Bighorn Sheep

2020· dissertation· en· W3030431015 sur OpenAlexaboutno aff
Adam Hering

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueVector-Borne Animal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvis canadensisRangingGeographyDemographySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overall objective of this thesis is to address gaps in knowledge and provide tools that will aid in the management of the psoroptic mange outbreak in bighorn sheep (Ovis canadensis) of the Okanagan region of Canada. A multi-pronged approach was taken including outbreak investigation, development of disease detection tools, investigation of treatment options, and finally review of management action approaches. Based on comparison of Psoroptes morphology and mitochondrial gene sequencing, the most likely source of the outbreak was determined to be a cross-species transmission event from rabbits. This transmission likely occurred on the Okanagan Game Farm, closed in 1999, and therefore new exogenous sources of disease in the area are unlikely. A commercially available enzyme linked immunosorbent assay (ELISA) marketed for Psoroptes detection in domestic sheep was optimized for use with bighorn sheep serum with a test sensitivity of 98.7% and specificity of 94.0%. A treatment trial conducted on Psoroptes-infested Canadian bighorn sheep found that both the injection of extended-release eprinomectin and topical application of fluralaner were unsuccessful in eliminating mite infestations; meanwhile, orally administered fluralaner cleared the infestations and greatly improved clinical signs following a single treatment when used at either 5mg/kg or 25mg/kg dosages. The fence and handling systems used in the treatment trial for housing and control of bighorn sheep movement were reviewed and critical weaknesses in design and construction were identified to address a gap in literature on bighorn sheep fencing requirements. The complexity of population-level application of new knowledge often involves ongoing uncertainty leading to delays in management action. While Psoroptes has rarely been managed in wild sheep, respiratory disease has received considerably more attention. Interviews conducted with 13 wildlife professionals involved in the management of bighorn sheep respiratory disease were used to help identify common challenges and opportunities in the management of North American bighorn sheep. Investigation of strategies aimed at preventing pathogen introduction into naïve herds is essential before eradication efforts can be considered. A more systematic approach to addressing sources of disease introduction is a necessary step in the development of management options for both respiratory disease and Psoroptes. Four main types of barriers that impede management action were identified; social and political challenges, resource limitations, knowledge barriers, and physical/landscape barriers. Some of these are beyond the control of wildlife managers while strategies to address others are discussed. Increased attention to the human dimensions of wildlife management and the application of an adaptive management approach is needed. The tools developed throughout this thesis and the lessons learned through these interviews are valuable resources for wildlife managers to use when engaging stakeholders in developing an adaptive management plan for Psoroptes in British Columbia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,149 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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