Monitoring mosquito nuisance for the development of a citizen science approach for malaria vector surveillance in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many countries, including Rwanda, have mosquito monitoring programmes in place to support decision making in the fight against malaria. However, these programmes can be costly, and require technical (entomological) expertise. Involving citizens in data collection can greatly support such activities, but this has not yet been thoroughly investigated in a rural African context. METHODS: Prior to the implementation of such a citizen-science approach, a household entomological survey was conducted in October-November 2017 and repeated one year later in Busoro and Ruhuha sectors, in southern and eastern province of Rwanda, respectively. The goal was to evaluate the perception of mosquito nuisance reported by citizens as a potential indicator for malaria vector hotspots. Firstly, mosquito abundance and species composition were determined using Centers for Disease Control and Prevention (CDC) light traps inside the houses. Secondly, household members were interviewed about malaria risk factors and their perceived level of mosquito nuisance. RESULTS: Tiled roofs, walls made of mud and wood, as well as the number of occupants in the house were predictors for the number of mosquitoes (Culicidae) in the houses, while the presence of eaves plus walls made of mud and wood were predictors for malaria vector abundance. Perception of mosquito nuisance reported indoors tended to be significantly correlated with the number of Anopheles gambiae sensu lato (s.l.) and Culicidae collected indoors, but this varied across years and sectors. At the village level, nuisance also significantly correlated with An. gambiae s.l. and total mosquito density, but only in 2018 while not in 2017. CONCLUSIONS: Perception of mosquito nuisance denoted in a questionnaire survey could be used as a global indicator of malaria vector hotspots. Hence, involving citizens in such activities can complement malaria vector surveillance and control.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».