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Enregistrement W3096415143 · doi:10.1093/jme/tjaa220

Possible Effects of Climate Change on Ixodid Ticks and the Pathogens They Transmit: Predictions and Observations

2020· article· en· W3096415143 sur OpenAlexaff
Nicholas H. Ogden, Charles B. Beard, Howard S. Ginsberg, Jean I. Tsao

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Entomology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensUniversité de MontréalPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of Health
Mots-clésClimate changeTickTick-borne diseaseBiologyGlobal warmingEcologyGreenhouse gasExtreme weather

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global climate has been changing over the last century due to greenhouse gas emissions and will continue to change over this century, accelerating without effective global efforts to reduce emissions. Ticks and tick-borne diseases (TTBDs) are inherently climate-sensitive due to the sensitivity of tick lifecycles to climate. Key direct climate and weather sensitivities include survival of individual ticks, and the duration of development and host-seeking activity of ticks. These sensitivities mean that in some regions a warming climate may increase tick survival, shorten life-cycles and lengthen the duration of tick activity seasons. Indirect effects of climate change on host communities may, with changes in tick abundance, facilitate enhanced transmission of tick-borne pathogens. High temperatures, and extreme weather events (heat, cold, and flooding) are anticipated with climate change, and these may reduce tick survival and pathogen transmission in some locations. Studies of the possible effects of climate change on TTBDs to date generally project poleward range expansion of geographical ranges (with possible contraction of ranges away from the increasingly hot tropics), upslope elevational range spread in mountainous regions, and increased abundance of ticks in many current endemic regions. However, relatively few studies, using long-term (multi-decade) observations, provide evidence of recent range changes of tick populations that could be attributed to recent climate change. Further integrated 'One Health' observational and modeling studies are needed to detect changes in TTBD occurrence, attribute them to climate change, and to develop predictive models of public- and animal-health needs to plan for TTBD emergence.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations247
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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