Current and future distribution of a parasite with complex life cycle under global change scenarios: <i>Echinococcus multilocularis</i> in Europe
Notice bibliographique
Résumé
Global change is expected to have complex effects on the distribution and transmission patterns of zoonotic parasites. Modelling habitat suitability for parasites with complex life cycles is essential to further our understanding of how disease systems respond to environmental changes, and to make spatial predictions of their future distributions. However, the limited availability of high quality occurrence data with high spatial resolution often constrains these investigations. Using 449 reliable occurrence records for Echinococcus multilocularis from across Europe published over the last 35 years, we modelled habitat suitability for this parasite, the aetiological agent of alveolar echinococcosis, in order to describe its environmental niche, predict its current and future distribution under three global change scenarios, and quantify the probability of occurrence for each European country. Using a machine learning approach, we developed large-scale (25 × 25 km) species distribution models based on seven sets of predictors, each set representing a distinct biological hypothesis supported by current knowledge of the autecology of the parasite. The best-supported hypothesis included climatic, orographic and land-use/land-cover variables such as the temperature of the coldest quarter, forest cover, urban cover and the precipitation seasonality. Future projections suggested the appearance of highly suitable areas for E. multilocularis towards northern latitudes and in the whole Alpine region under all scenarios, while decreases in habitat suitability were predicted for central Europe. Our spatially explicit predictions of habitat suitability shed light on the complex responses of parasites to ongoing global changes.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».