Spatio-temporal variations of emerging sites infested with schistosome-transmitting Oncomelania hupensis in Hunan Province, China, 1949–2016
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Constant emerging sites infested with Oncomelania hupensis (O. hupensis) impede the goal realization of eliminating schistosomiasis. The study assessed the spatial and temporal distributions of new Oncomelania snail habitats in Hunan Province from 1949 to 2016. METHODS: We used the data from annual snail surveys throughout Hunan Province for the period from 1949 to 2016. Global Moran's I, Anselin local Moran's I statistics (LISA) and a retrospective space-time permutation model were applied to determine the spatial and temporal distributions of emerging snail-infested sites. RESULTS: There were newly discovered snail-infested sites almost every year in 1949-2016, except for the years of 1993, 2009 and 2012. The number of emerging sites varied significantly in the five time periods (1949-1954, 1955-1976, 1977-1986, 1986-2003 and 2004-2016) (H = 25.35, p < 0.05). The emerging sites lasted 37.52 years in marshlands, 30.04 years in hills and 24.63 at inner embankments on average, with the values of Global Moran's I being 0.52, 0.49 and 0.44, respectively. High-value spatial clusters (HH) were mainly concentrated along the Lishui River and in Xiangyin County. There were four marshland clusters, two hill clusters and three inner embankment clusters after 1976. CONCLUSIONS: Lower reaches of the Lishui River and the Dongting Lake estuary were the high-risk regions for new Oncomelania snail habitats with long durations. Snail surveillance should be strengthened at stubborn snail-infested sites at the inner embankments. Grazing prohibition in snail-infested grasslands should be a focus in marshlands. The management of bovines in Xiangyin County is of great importance.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».