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Enregistrement W4376875066 · doi:10.1098/rsos.230021

The role of reservoir species in mediating plague's dynamic response to climate

2023· article· en· W4376875066 sur OpenAlexaff
Henry G. Fell, Matthew D. Jones, Steve Atkinson, Nils Chr. Stenseth, Adam C. Algar

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYersinia bacterium, plague, ectoparasites research
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésPlague (disease)PrecipitationYersinia pestisEcologyRange (aeronautics)Climate changeEcological nicheEcosystemEnvironmental scienceGeographyBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, the bacterial agent of plague, responds dynamically to climate, both within wildlife reservoirs and human populations. The exact mechanisms mediating plague's response to climate are still poorly understood, particularly across large environmentally heterogeneous regions encompassing several reservoir species. A heterogeneous response to precipitation was observed in plague intensity across northern and southern China during the Third Pandemic. This has been attributed to the response of reservoir species in each region. We use environmental niche modelling and hindcasting methods to test the response of a broad range of reservoir species to precipitation. We find little support for the hypothesis that the response of reservoir species to precipitation mediated the impact of precipitation on plague intensity. We instead observed that precipitation variables were of limited importance in defining species niches and rarely showed the expected response to precipitation across northern and southern China. These findings do not suggest that precipitation-reservoir species dynamics never influence plague intensity but that instead, the response of reservoir species to precipitation across a single biome cannot be assumed and that limited numbers of reservoir species may have a disproportional impact upon plague intensity.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
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 ouverte0,0020,003
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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