The influence of sociodemographic and environmental factors on wildlife carcass submissions in urban areas: Opportunities for increasing equitable and representative wildlife health surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife health surveillance is important in rapidly expanding urban areas, where wildlife live in close association with humans and face unique health risks. Urban areas are not homogeneous, and social and environmental factors may affect the distribution of surveillance data we receive from these environments. The Canadian Wildlife Health Cooperative (CWHC) operates a national wildlife surveillance programme that receives carcass submissions for diagnostic evaluation. Our objective was to evaluate sociodemographic and environmental factors associated with CWHC submissions within two cities in Ontario, Canada. Submissions were mapped at two geographic scales and linked with census and environmental data. The results of mixed multivariable Poisson and negative binomial regression analyses suggest that natural (e.g., percent parkland) and anthropogenic environmental (e.g., presence of a zoo) and social variables (e.g., low income) are associated with submissions at both administratively relevant scales. Associations that are common across scales may represent robust intervention points and inform surveillance methodology/messaging. Surveillance data may influence public health policy, wildlife management, and other decision-making regarding the benefits/risks associated with coexistence with wildlife. This study highlights gaps in surveillance methodology that may prevent equal opportunity for participation in wildlife health surveillance and enable equal opportunity to benefit from the associated outputs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».