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Enregistrement W4295972822 · doi:10.3390/pathogens11091007

Spatial and Seasonal Patterns of the Mosquito Community in Central Oklahoma

2022· article· en· W4295972822 sur OpenAlexaff
David Hoekman, Bailee Cummings, Helen Arango, Nicholas Back, Randall Welles, Noah J. Pelletier, Katelyn Helwig, Christian Escritt, Kayla M. Thomas, Hailie Fellers, Callie Campbell, Alyssa Wheeler, Hayden Jacobs, Macey T. Lively, Caio M B França

Notice bibliographique

RevuePathogens · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensRedeemer University
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésArbovirusVector (molecular biology)EcologyGeographyAbundance (ecology)PhenologyRange (aeronautics)BiologySeasonalityVirusVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) are ubiquitous flying insects that function as vectors for several viruses that cause disease in humans. Mosquito abundance and diversity are influenced by landscape features and environmental factors such as temperature and precipitation and vary across seasons and years. The range and phenology of many mosquito species that vector viruses relevant to human health are changing. We sampled mosquito communities in central Oklahoma for four years at thirteen sites, collecting over 25,000 mosquitoes; among these, we identified 27 different species, including several that transmit human pathogens and were collected in suburban backyards. Community composition differed across the landscape and changed from early season to late season and year to year. This effort to describe mosquito communities in Oklahoma is a first step toward assessing and predicting arbovirus risk, an ongoing and dynamic public health challenge.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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