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Enregistrement W4241993249 · doi:10.1093/jmedent/47.1.99

Ecological Niche Modeling of Lyme Disease in British Columbia, Canada

2010· article· en· W4241993249 sur OpenAlexafffundabout
Sunny Mak, Muhammad Morshed, Bonnie Henry

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Entomology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionBritish Columbia Centre for Disease ControlPublic Health Agency
Mots-clésEnvironmental niche modellingLyme diseaseEcologyIxodesEcological nicheGeographyNicheTickBorrelia burgdorferiIxodes ricinusBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to describe the geographic distribution and model the ecological niche for Borrelia burgdorferi (Johnson, Schmidt, Hyde, Steigerwaldt & Brenner), Ixodes pacificus (Cooley & Kohls), and Ixodes angustus (Neumann), the bacterium and primary tick vectors for Lyme disease, in British Columbia (BC), Canada. We employed a landscape epidemiology approach using geographic information systems mapping and ecological niche modeling (Genetic Algorithm for Rule-set Prediction) to identify geographical areas of disease transmission risk. Forecasted optimal ecological niche areas for B. burgdorferi are focused along the coast of Vancouver Island, the southwestern coast of the BC mainland, and in valley systems of interior BC roughly along and below the N51° line of latitude. These findings have been used to increase public and physician awareness of Lyme disease risk, and prioritize future field sampling for ticks in BC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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