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Enregistrement W3048938718 · doi:10.1186/s13071-020-04291-z

Climate and tree seed production predict the abundance of the European Lyme disease vector over a 15-year period

2020· article· en· W3048938718 sur OpenAlexafffund
Cindy Bregnard, Olivier Rais, Maarten J. Voordouw

Notice bibliographique

RevueParasites & Vectors · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesBundesamt für GesundheitNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaskatchewan Health Research FoundationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésIxodes ricinusBeechBiologyAbundance (ecology)EcologyNymphTickIxodes scapularisIxodidae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To predict the risk of tick-borne disease, it is critical to understand the ecological factors that determine the abundance of ticks. In Europe, the sheep tick (Ixodes ricinus) transmits a number of important diseases including Lyme borreliosis. The aim of this long-term study was to determine the abiotic and biotic factors driving the annual abundance of I. ricinus at a location in Switzerland where Lyme borreliosis is endemic. METHODS: Over a 15-year period (2004 to 2018), we monitored the abundance of I. ricinus ticks on a monthly basis at three different elevations on Chaumont Mountain in Neuchâtel, Switzerland. We collected climate variables in the field and from nearby weather stations. We obtained data on beech tree seed production from the literature, as the abundance of Ixodes nymphs can increase dramatically two years after a masting event. We used AIC-based model selection to determine which ecological variables drive annual variation in tick density. RESULTS: We found that elevation site, year, seed production by beech trees two years prior, and mean annual relative humidity together explained 73.2% of the variation in our annual estimates of nymph density. According to the parameter estimates of our models, (i) the annual density of nymphs almost doubled over the 15-year study period, (ii) changing the beech tree seed production index from very poor mast (1) to full mast (5) increased the abundance of nymphs by 86.2% two years later, and (iii) increasing the field-collected mean annual relative humidity from 50.0 to 75.0% decreased the abundance of nymphs by 46.4% in the same year. Climate variables collected in the field were better predictors of tick abundance than those from nearby weather stations indicating the importance of the microhabitat. CONCLUSIONS: From a public health perspective, the increase in nymph abundance is likely to have increased the risk of tick-borne disease in this region of Switzerland. Public health officials in Europe should be aware that seed production by deciduous trees is a critical driver of the abundance of I. ricinus, and hence the risk of tick-borne disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations47
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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