Context-dependent host dispersal and habitat fragmentation determine heterogeneity in infected tick burdens: an agent-based modelling study
Notice bibliographique
Résumé
As the incidence of tick-borne diseases has sharply increased over the past decade, with serious consequences for human and animal health, there is a need to identify ecological drivers contributing to heterogeneity in tick-borne disease risk. In particular, the relative importance of animal host dispersal behaviour in its three context-dependent phases of emigration, transfer and settlement is relatively unexplored. We built a spatially explicit agent-based model to investigate how the host dispersal process, in concert with the tick and host demographic processes, habitat fragmentation and the pathogen transmission process, affects infected tick distributions among hosts. A sensitivity analysis explored the impacts of different input parameters on infected tick burdens on hosts and infected tick distributions among hosts. Our simulations indicate that ecological predictors of infected tick burdens differed among the post-egg life stages of ticks, with tick attachment and detachment, tick questing activity and pathogen transmission dynamics identified as key processes, in a coherent way. We also found that the type of host settlement strategy and the proportion of habitat suitable for hosts determined super-spreading of infected ticks. We developed a theoretical mechanistic framework that can serve as a first step towards applied studies of on-the-ground public health intervention strategies.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».