Three Gorges Dam: the changing trend of snail density in the Yangtze River basin between 1990 and 2019
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The area of Oncomelania hupensis snail remains around 3.6 billion m 2 , with newly emerging and reemergent habitats continuing to appear in recent years. This study aimed to explore the long-term dynamics of snail density before and after the operation of Three Gorges Dam (TGD). Methods Data of snail survey between 1990 and 2019 were collected from electronic databases and national schistosomiasis surveillance. Meta-analysis was conducted to estimate the snail density. Joinpoint model was used to identify the changing trend and inflection point. Inverse distance weighted interpolation (IDW) was used to determine the spatial distribution of recent snail density. Results A total of 3777 snail survey sites with a precise location of village or beach were identified. For the downstream area, snail density peaked in 1998 (1.635/0.11 m 2 , 95% CI: 1.220, 2.189) and fluctuated at a relatively high level before 2003, then declined steadily from 2003 to 2012. Snail density maintained lower than 0.150/0.11 m 2 between 2012 and 2019. Joinpoint model identified the inflection of 2003, and a significant decreasing trend from 2003 to 2012 with an annual percentage change (APC) being − 20.56% (95% CI: − 24.15, − 16.80). For the upstream area, snail density peaked in 2005 (0.760/0.11 m 2 , 95% CI: 0.479, 1.207) and was generally greater than 0.300/0.11 m 2 before 2005. Snail density was generally lower than 0.150/0.11 m 2 after 2011. Snail density showed a significant decreasing trend from 1990 to 2019 with an APC being − 6.05% (95% CI: − 7.97, − 7.09), and no inflection was identified. IDW showed the areas with a high snail density existed in Poyang Lake, Dongting Lake, Jianghan Plain, and the Anhui branch of the Yangtze River between 2015 and 2019. Conclusions Snail density exhibited a fluctuating downward trend in the Yangtze River basin. In the downstream area, the operation of TGD accelerated the decline of snail density during the first decade period, then snail density fluctuated at a relatively low level. There still exists local areas with a high snail density. Long-term control and monitoring of snails need to be insisted on and strengthened. Graphical Abstract
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».