COMPARISON OF TWO SURVEILLANCE COMPONENTS FOR INVESTIGATING THE EPIDEMIOLOGY OF CANINE DISTEMPER VIRUS IN RACCOONS (PROCYON LOTOR)
Notice bibliographique
Résumé
Canine distemper virus (CDV) has a broad mammalian host range. In Ontario, Canada, CDV is frequently encountered in wild carnivores and is the most common infectious cause of death for raccoons (Procyon lotor). The isolation of wild-type CDV strains genetically distinct from vaccine strains in North America has renewed interest in the epidemiological patterns of this virus. However, wildlife surveillance is challenging and often utilizes a combination of surveillance methods with aggregation of data from multiple sources. Our objective was to compare raccoon CDV data generated through two separate surveillance components operated by the Ontario-Nunavut node of the Canadian Wildlife Health Cooperative. The raw data generated by each component in addition to the results of multilevel logistic regression and spatial scan statistics, were compared between the datasets. A total of 498 raccoons obtained via passive surveillance between 2007 and 2017 and 887 raccoons obtained via enhanced-passive surveillance between 2014 and 2017, were tested for CDV. The number and geographic distribution of reports, proportion of yearly reports classified as CDV-positive, and characteristics of CDV-positive raccoons differed between passive and enhanced-passive surveillance components. Geographical data demonstrated that CDV infection was present throughout southern Ontario. The geographic area of both surveillance components combined was more representative than either passive or enhanced-passive surveillance in isolation; but was restricted compared to the overall distribution of raccoons in Ontario. Regression analyses produced statistically significant associations between the presence of CDV and host and environmental variables that were at times discordant between the two datasets. Studying the properties of these datasets will inform future passive wildlife surveillance strategies and highlights the impact that a surveillance strategy can have on the results of epidemiological analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».