Rabies outbreak in black-backed jackals (<i>Canis mesomelas</i>), South Africa, 2016
Notice bibliographique
Résumé
) along the western boundary of Gauteng Province, South Africa. We investigated the possible drivers of the 2016 outbreak and established its origin. Using spatio-temporal locations of cases, we applied logistic regression and Geographic Information System techniques to investigate environmental covariates driving occurrences of emerging rabies cases in Gauteng Province. About 53.8% of laboratory-confirmed lyssaviruses in Gauteng Province in 2016 originated from jackals. Phylogenetic trees reconstructed from a partial region of the glycoprotein gene of these and historical rabies viruses (RABVs) demonstrated the lyssaviruses to be of canid origin with 97.7% nucleotide sequence similarity. The major cluster comprised jackal RABVs from the 2012 KwaZulu/Natal outbreak and the 2016 outbreak in Gauteng Province. The second cluster was composed of both jackal and dog RABVs. Both clusters correlated with independent RABV introductions into Gauteng by dogs and jackals, respectively. This study demonstrated an expansion of a jackal rabies cycle from north-west Province into Gauteng Province during the 2016 dry period, as jackals ranged widely in search for food resources leading to increased jackal-dog interactions, reminiscent of the intricate links of domestic and wildlife rabies cycles in South Africa.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».