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Enregistrement W3039773400 · doi:10.1101/2020.07.05.20146779

Rats and the COVID-19 pandemic: Early data on the global emergence of rats in response to social distancing

2020· preprint· en· W3039773400 sur OpenAlexaffabout
Michael H. Parsons, Yasushi Kiyokawa, Jonathan Richardson, R. Stryjek, Kaylee A. Byers, Chelsea G. Himsworth, Robert M. Corrigan, Michael A. Deutsch, Masato Ootaki, Tsutomu Tanikawa, Faith Parsons, Jason Munshi‐South

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensMinistry of AgricultureGovernment of British ColumbiaCanadian Science Centre for Human and Animal HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial distanceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicGeographyService (business)Public healthSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PEST analysisSocioeconomicsBusiness2019-20 coronavirus outbreakEnvironmental healthDemographyMarketingMedicineOutbreakVirologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Following widespread closures of food-related businesses due to efforts to curtail the spread of SARS-CoV-2, public health authorities reported increased sightings of rats in close vicinity of people. Because rats vector a number of pathogens transmissible to people, changes in their behavior has consequences for human health risks. To determine the extent of how stay-at-home measures influenced patterns of rat sightings we: 1) examined the number of rat-related public service requests before and during the period of lockdown in New York City (NYC) and Tokyo, Japan; 2) examined reports made in proximity to closed food service establishments in NYC; and 3) surveyed pest control companies in the United States, Canada, Japan, and Poland. During the month following lockdown, the overall number of reports decreased by 30% in NYC, while increasing 24% in Tokyo. However, new hotspots of 311 calls were observed in proximity of closed food service establishments in NYC; and there was a consistent positive association between kernel density estimates of food service establishments and location of 311 calls ( r = 0.33 to 0.45). Similarly, more reports were observed in the restaurant-dense eastern side of Tokyo. Changes in clientele for pest control companies varied geographically, with 37% of pest-management companies surveyed in North America reporting 50-100% of their post-lockdown rat-related requests coming from new clients. In Warsaw, where there are no clusters of restaurants in densely-populated areas, there were no changes. In Tokyo, there were no changes in clients. We conclude that changes in public service calls are region-specific and localized, with increases in rat sightings more likely near restaurant-dense regions. Pest control companies surveyed in North America either lost much of their business or shifted clientele from old to new locations. We discuss possible mitigation measures including ramping up pest control during re-opening of food-related establishments and the need for citywide rodent surveillance and disease monitoring.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,230 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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