Temporally consistent predominance and distribution of secondary malaria vectors in the Anopheles community of the upper Zambezi floodplain
Notice bibliographique
Résumé
Regional optimisation of malaria vector control approaches requires detailed understanding both of the species composition of Anopheles mosquito communities, and how they vary over spatial and temporal scales. Knowledge of vector community dynamics is particularly important in settings where ecohydrological conditions fluctuate seasonally and inter-annually, such as the Barotse floodplain of the upper Zambezi river. DNA barcoding of anopheline larvae sampled in the 2019 wet season revealed the predominance of secondary vector species, with An. coustani comprising > 80% of sampled larvae and distributed ubiquitously across all ecological zones. Extensive larval sampling, plus a smaller survey of adult mosquitoes, identified geographic clusters of primary vectors, but represented only 2% of anopheline larvae. Comparisons with larval surveys in 2017/2018 and a contemporaneous independent 5-year dataset from adult trapping corroborated this paucity of primary vectors across years, and the consistent numerical dominance of An. coustani and other secondary vectors in both dry and wet seasons, despite substantial inter-annual variation in hydrological conditions. This marked temporal consistency of spatial distribution and anopheline community composition presents an opportunity to target predominant secondary vectors outdoors. Larval source management should be considered, alongside prevalent indoor-based approaches, amongst a diversification of vector control approaches to more effectively combat residual malaria transmission.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».