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Enregistrement W4283314540 · doi:10.14745/ccdr.v48i06a02

SARS-CoV-2 wildlife surveillance in Ontario and Québec

2022· article· en· W4283314540 sur OpenAlexafffundvenueabout
JE Greenhorn, JD Kotwa, J Bowman, L Bruce, T Buchanan, PA Buck, CM Davy, A Dibernardo, L Flockhart, M Gagnier, A Hou, CM Jardine, S Lair, LR Lindsay, A Massé, PK Muchaal, LA Nituch, A Sotto, B Stevens, L Yip, S Mubareka

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of GuelphPublic Health Agency of CanadaCarleton UniversitySunnybrook HospitalUniversity of TorontoMinistère des Forêts, de la Faune et des ParcsCanadian Science Centre for Human and Animal HealthMinistry of Energy, Northern Development and Mines
Organismes subventionnairesCanadian Wildlife Health CooperativeMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésWildlifeRabiesMinkBiologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)CoronavirusDisease reservoirWildlife diseaseEnvironmental healthVirologyGeographyVeterinary medicineZoologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseMedicineEcologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the virus responsible for the coronavirus disease 2019 pandemic, is capable of infecting a variety of wildlife species. Wildlife living in close contact with humans are at an increased risk of SARS-CoV-2 exposure and, if infected, have the potential to become a reservoir for the pathogen, making control and management more difficult. The objective of this study is to conduct SARS-CoV-2 surveillance in urban wildlife from Ontario and Québec, increasing our knowledge of the epidemiology of the virus and our chances of detecting spillover from humans into wildlife. Methods: ) were also tested for the presence of neutralizing antibodies. Results: No evidence of SARS-CoV-2 viral ribonucleic acid or neutralizing antibodies was detected in any of the tested samples. Conclusion: Although we were unable to identify positive SARS-CoV-2 cases in wildlife, continued research and surveillance activities are critical to better understand the rapidly changing landscape of susceptible animal species. Collaboration between academic, public and animal health sectors should include experts from relevant fields to build coordinated surveillance and response capacity.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,264 · 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.

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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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