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Enregistrement W4367312969 · doi:10.1186/s13071-023-05760-x

The influence of weather on the population dynamics of common mosquito vector species in the Canadian Prairies

2023· article· en· W4367312969 sur OpenAlex
Cole Baril, Ben G. Pilling, Milah J. Mikkelsen, Jessica M. Sparrow, Carlyn A. M. Duncan, Cody W Koloski, Steffi LaZerte, Bryan J. Cassone

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueParasites & Vectors · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésEntomologyVector (molecular biology)ParasitologyBiologyTropical medicinePopulationEcologyVeterinary medicineZoologyEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mosquito seasonal activity is largely driven by weather conditions, most notably temperature, precipitation, and relative humidity. The extent by which these weather variables influence activity is intertwined with the animal's biology and may differ by species. For mosquito vectors, changes in weather can also alter host-pathogen interactions thereby increasing or decreasing the burden of disease. METHODS: In this study, we performed weekly mosquito surveillance throughout the active season over a 2-year period in Manitoba, Canada. We then used Generalized Linear Mixed Models (GLMMs) to explore the relationships between weather variables over the preceding 2 weeks and mosquito trap counts for four of the most prevalent vector species in this region: Oc. dorsalis, Ae. vexans, Cx. tarsalis, and Cq. perturbans. RESULTS: More than 265,000 mosquitoes were collected from 17 sampling sites throughout Manitoba in 2020 and 2021, with Ae. vexans the most commonly collected species followed by Cx. tarsalis. Aedes vexans favored high humidity, intermediate degree days, and low precipitation. Coquillettidia perturbans and Oc. dorsalis activity increased with high humidity and high rainfall, respectively. Culex tarsalis favored high degree days, with the relationship between number of mosquitoes captured and precipitation showing contrasting patterns between years. Minimum trapping temperature only impacted Ae. vexans and Cq. perturbans trap counts. CONCLUSIONS: The activity of all four mosquito vectors was affected by weather conditions recorded in the 2 weeks prior to trapping, with each species favoring different conditions. Although some research has been done to explore the relationships between temperature/precipitation and Cx. tarsalis in the Canadian Prairies, to our knowledge this is the first study to investigate other commonly found vector species in this region. Overall, this study highlights how varying weather conditions can impact mosquito activity and in turn species-specific vector potential.

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.

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 enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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