SARS-CoV-2 wildlife surveillance in Ontario and Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the virus responsible for the COVID-19 pandemic, is capable of infecting a variety of wildlife species. Wildlife living in close contact with humans are at an increased risk of SARS-CoV-2 exposure and if infected have the potential to become a reservoir for the pathogen, making control and management more difficult. Objective To conduct SARS-CoV-2 surveillance in urban wildlife from Ontario and Québec, Canada, increasing our knowledge of the epidemiology of the virus and our chances of detecting spillover from humans into wildlife. Methods Using a One Health approach, we leveraged activities of existing research, surveillance, and rehabilitation programs among multiple agencies to collect samples from 776 animals from 17 different wildlife species between June 2020 and May 2021. Samples from all animals were tested for the presence of SARS-CoV-2 viral RNA, and a subset of samples from 219 animals across 3 species (raccoons, Procyon lotor ; striped skunks, Mephitis mephitis ; and mink, Neovison vison ) were also tested for the presence of neutralizing antibodies. Results No evidence of SARS-CoV-2 viral RNA or neutralizing antibodies was detected in any of the tested samples. Conclusion Although we were unable to identify positive SARS-CoV-2 cases in wildlife, continued research and surveillance activities are critical to better understand the rapidly changing landscape of susceptible animal species. Collaboration between academic, public and animal health sectors should include experts from relevant fields to build coordinated surveillance and response capacity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».