Mapping the Population Density of Managed Honey Bee ( <i>Apis Mellifera</i> ) Colonies in Ontario, Canada: 2018
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Host population density as a risk factor for infectious disease transmission is an established concept in both host-parasite ecology and epidemiological disease modeling. A ‘population-at-risk’ value is a necessary denominator in epidemiological analyses to estimate absolute risk. However, local colony density values have been missing from published literature for Ontario, Canada, and crude density measures for the province do not consider the highly heterogeneous concentration of colonies in Southern Ontario. With geostatistical kriging methods, a continuous colony density map was developed from regionally aggregated apiary registration data. This study highlights the potential implications of colony population density on a macro scale and illustrates methodologies available to produce continuous density estimates over a given region with Ontario as an example. The estimation and mapping of continuous colony density values across the population provides future work with a source of data to further investigate potential associations of colony density and disease and helps to inform inspection and surveillance efforts. An interactive regional colony density map was also developed as a knowledge mobilization tool to increase the accessibility of these findings to members of the beekeeping community. The results of this study are an important practical step in advancing epidemiological research on managed honey bees and may lead to further development of strategies to improve the health of honey bees.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».