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Enregistrement W4239193882 · doi:10.3376/038.034.0117

The Present Distribution and Predicted Geographic Expansion of the Floodwater Mosquito<i>Aedes sticticus</i>in Sweden

2009· article· en· W4239193882 sur OpenAlexaboutno aff
Martina L. Schäfer, Jan O. Lundström

Notice bibliographique

RevueJournal of Vector Ecology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNaturvårdsverket
Mots-clésBiologyAedesAedes aegyptiDistribution (mathematics)EcologyZoologyMosquito controlMalariaLarvaImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mass emergence of floodwater mosquitoes, in particular Aedes sticticus and Aedes vexans, causes substantial nuisance and reduces life quality for inhabitants of infested areas and can have a negative impact on the socio-economic conditions of a region. We compared the previous, present, and predicted geographic distribution of Ae. sticticus in Sweden. Previous records from the literature until 1990 list the species in three out of 21 Swedish counties. Beginning in 1998, studies show that the present distribution of the species covers 11 counties, with highest abundances in an east-west belt in Central Sweden. Using climate data from the present and predicted climate scenarios, the expected distribution of Ae. sticticus in 2020, 2050, and 2080 could be modelled using GIS. As variables, mean temperatures and cumulative precipitation between May and August and degree slope were chosen. The predicted geographic distribution of Ae. sticticus will continue to increase and include 20 out of 21 Swedish counties. The expected temperature rise will increase the suitable area towards the northern part of Sweden by 2050. Some non-suitable areas can be found along the south-east coast due to insufficient amount of precipitation in 2050 and 2080. Modelling the expected distribution of a species using predicted climate change scenarios provides a valuable tool for risk assessments and early-warning systems that is easily applied to different species and scenarios.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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