Biodiversity Indices and Medically Importance of Ticks in North Khorasan Province, Northeast of Iran
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ticks are considered as the main vectors for the transmission of various pathogens such as relapsing fever and CCHF to humans. This study was investigated the biodiversity indices and medically importance of ticks in North Khorasan Province, Northeast of Iran during 2015–2019. Methods: Specimens were captured from infested ruminants including cows, sheep, and goats. Additionally, tick collections also were performed on non-domesticated creatures such as turtles, rodents, and hedgehogs. Specimens were identified using valid identification keys. Species diversity, species richness and evenness indices have been calculated to estimate species biodiversity of ticks. Results: A total of 1478 adult ticks were collected. The specimens were from two families: Ixodidae (90.05%) and Argasidae (9.95%), 6 genera and 17 species including: Rhipicephalus sanguineus (55.9%), Rhipicephalus bursa (13.4%), Hyalomma marginatum (9.5%), Hyalomma anatolicum (9.5%), Hyalomma asiaticum (0.2%), Hyalomma aegyptium (0.5%), Hyalomma scupense (1.3%), Hyalomma sp (1.2%), Haemaphysalis sulcata (0.7%), Haemaphysalis erinacea (0.1%), Haemaphysalis inermis (0.1%), Haemaphysalis punctata (0.2%), Haemaphysalis concinna (0.1% Boophilus annulatus (1.2), and Dermacentor marginatus (6.1%) among hard ticks as well as Argas persicus (91.8%) and Argas reflexus (8.2%) amongst soft ticks. Rhipicephalus sanguineus, Rh. Bursa, Hy. marginatum and Hy. anatolicum were known as the most frequent species of hard ticks. Tick’s species richness, Shannon diversity index and Simpson index in this area were S= 17, H’= 1.69, D= 0.294 respectively. Conclusion: Based on tick distribution veterinary authority, public health organizations and other officials should act for implementation of disease prevention.
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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 | 0,001 |
| 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 ».