All for One Health and One Health for All: Considerations for Successful Citizen Science Projects Conducting Vector Surveillance from Animal Hosts
Notice bibliographique
Résumé
Many vector-borne diseases that affect humans are zoonotic, often involving some animal host amplifying the pathogen and infecting an arthropod vector, followed by pathogen spillover into the human population via the bite of the infected vector. As urbanization, globalization, travel, and trade continue to increase, so does the risk posed by vector-borne diseases and spillover events. With the introduction of new vectors and potential pathogens as well as range expansions of native vectors, it is vital to conduct vector and vector-borne disease surveillance. Traditional surveillance methods can be time-consuming and labor-intensive, especially when surveillance involves sampling from animals. In order to monitor for potential vector-borne disease threats, researchers have turned to the public to help with data collection. To address vector-borne disease and animal conservation needs, we conducted a literature review of studies from the United States and Canada utilizing citizen science efforts to collect arthropods of public health and veterinary interest from animals. We identified common stakeholder groups, the types of surveillance that are common with each group, and the literature gaps on understudied vectors and populations. From this review, we synthesized considerations for future research projects involving citizen scientist collection of arthropods that affect humans and animals.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».