Why Lyme disease is common in the northern US, but rare in the south: The roles of host choice, host-seeking behavior, and tick density
Notice bibliographique
Résumé
Lyme disease is common in the northeastern United States, but rare in the southeast, even though the tick vector is found in both regions. Infection prevalence of Lyme spirochetes in host-seeking ticks, an important component to the risk of Lyme disease, is also high in the northeast and northern midwest, but declines sharply in the south. As ticks must acquire Lyme spirochetes from infected vertebrate hosts, the role of wildlife species composition on Lyme disease risk has been a topic of lively academic discussion. We compared tick-vertebrate host interactions using standardized sampling methods among 8 sites scattered throughout the eastern US. Geographical trends in diversity of tick hosts are gradual and do not match the sharp decline in prevalence at southern sites, but tick-host associations show a clear shift from mammals in the north to reptiles in the south. Tick infection prevalence declines north to south largely because of high tick infestation of efficient spirochete reservoir hosts (rodents and shrews) in the north but not in the south. Minimal infestation of small mammals in the south results from strong selective attachment to lizards such as skinks (which are inefficient reservoirs for Lyme spirochetes) in the southern states. Selective host choice, along with latitudinal differences in tick host-seeking behavior and variations in tick densities, explains the geographic pattern of Lyme disease in the eastern US.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».