Monitoring Trends in Distribution and Seasonality of Medically Important Ticks in North America Using Online Crowdsourced Records from iNaturalist
Notice bibliographique
Résumé
Recent increases in the incidence and geographic range of tick-borne diseases in North America are linked to the range expansion of medically important tick species, including Ixodes scapularis, Amblyomma americanum, and Amblyomma maculatum. Passive tick surveillance programs have been highly successful in collecting information on tick distribution, seasonality, host-biting activity, and pathogen infection prevalence. These have demonstrated the power of citizen or community science participation to collect country-wide, epidemiologically relevant data in a resource-efficient manner. This study examined tick observations from the online image-based biological recording platform iNaturalist to evaluate its use as an effective tool for monitoring the distributions of A. americanum, A. maculatum, I. scapularis, and Dermacentor in the United States and Canada. The distribution and seasonality of iNaturalist tick observations were found to accurately represent those of the studied species. County-level iNaturalist tick occurrence data showed good agreement with other data sources in documented areas of I. scapularis and A. americanum establishment, and highlighted numerous previously unreported counties with iNaturalist observations of these species. This study supports the use of iNaturalist data as a highly cost-effective passive tick surveillance method that can complement existing surveillance strategies to update tick distributions and identify new areas of tick establishment.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».