Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evidence climate change is impacting ticks and tick-borne infections is generally lacking. This is primarily because, in most parts of the world, there are no long-term and replicated data on the distribution and abundance of tick populations, and the prevalence and incidence of tick-borne infections. Notable exceptions exist, as in Canada where the northeastern advance of Ixodes scapularis and Lyme borreliosis in the USA prompted the establishment of tick and associated disease surveillance. As a result, the past 30 years recorded the encroachment and spread of I. scapularis and Lyme borreliosis across much of Canada concomitant with a 2-3 °C increase in land surface temperature. A similar northerly advance of I. ricinus [and associated Lyme borreliosis and tick-borne encephalitis (TBE)] has been recorded in northern Europe together with expansion of this species’ range to higher altitudes in Central Europe and the Greater Alpine Region, again concomitant with rising temperatures. Changes in tick species composition are being recorded, with increases in more heat tolerant phenotypes (such as Rhipicephalus microplus in Africa), while exotic species, such as Haemaphysalis longicornis and Hyalomma marginatum , are becoming established in the USA and Southern Europe, respectively. In the next 50 years these trends are likely to continue, whereas, at the southern extremities of temperate species’ ranges, diseases such as Lyme borreliosis and TBE may become less prevalent. Where socioeconomic conditions link livestock with livelihoods, as in Pakistan and much of Africa, a One Health approach is needed to tackling ticks and tick-borne infections under the increasing challenges presented by climate change.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».