Using Stochastic Modeling to Predict the Effect of Culling and Colony Dispersal of Bats on Zoonotic Viral Epidemics
Notice bibliographique
Résumé
Frequent outbreaks of emerging infectious diseases originating from wild animals have highlighted the necessity of managing wildlife populations to prevent zoonotic spillover, and the appropriate development of management protocols required attention on gaining a better understanding of viral dynamics in wild animal populations. In east Australia, there have been outbreaks of Hendra virus (HeV) infection in horses and humans following spillover from the virus's reservoir hosts, flying foxes (family Pteropodidae), and bat culling and colony dispersal have been proposed as appropriate management strategies. A key factor relating to flying fox population structure that influences HeV dynamics is that these bats form metapopulations, and consequently, to assess this factor, we designed an epidemic dynamics model of HeV transmission, focusing on bat metapopulation dynamics. Specifically, using flying fox movement data, we stochastically simulated models for a hypothetical metapopulation of flying foxes to examine the impact of metapopulation-related parameters, and subsequently simulated probable scenarios of culling and colony dispersal to estimate their effects on the probability of epidemic occurrence. Modeling of the hypothetical metapopulation revealed that a reduction in the number of large-sized colonies would lead to an increase in the probability of epidemic occurrence within the bat population, whereas the strong spatial coupling among colonies was found to dilute the effects of altering the number of colonies and the number of bats in each colony through culling or colony dispersal of bats on the probability that an epidemic within the bat population would occur. Culling and colony dispersal scenarios showed no significantly beneficial effect with respect to reducing the probability of an HeV epidemic occurring in flying foxes, and may indeed prove counterproductive. In conclusion, the modeling results indicate that bat culling and colony dispersal may not be an effective strategy to control HeV epidemics.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».