Identifying patterns of chronic wasting disease prevalence in Missouri's Odocoileus virginianus population
Notice bibliographique
Résumé
[EMBARGOED UNTIL 12/1/2023] Chronic Wasting Disease (CWD) is a deadly and infectious neurodegenerative disease caused by a normal host protein, the cellular prion protein (PrPC), that takes on an abnormal complexity and is found in white-tailed deer and other members of Family Cervidae in the United States, Canada, and now Europe. With the potential to cause irreversible population declines, understanding how population dynamics or landscape composition plays a role in the transmission and dispersal of CWD is detrimental. We created generalized linear models (GLM) and principal component analysis (PCA), using a 10-year dataset created and provided by the Missouri Department of Conservation (MDC), to investigate how sex, life stage, and landcover type affects CWD prevalence in two landscape-varying zones in Missouri. Our results showed that fawns and male white-tailed deer were the best predictors of CWD prevalence in both zones and the state of Missouri as a whole. Our landcover analysis of the state of Missouri also displayed cropland and wetland as the two most significant landcover types affecting CWD prevalence. With help from Missouri private landowners, MDC staff, and other stakeholders, a larger data set and further investigation into the effects of landscape composition, fawns, and male white-tailed deer on CWD prevalence could make ground-breaking discoveries and help protect an abundant Cervid species that is the states' most valuable natural resource.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».