Epidemiological Characterization of African Swine Fever Dynamics in Ukraine, 2012–2023
Notice bibliographique
Résumé
African swine fever (ASF) is a viral disease, endemic to Africa, that causes high mortality when introduced into domestic pig populations. Since the emergence of p72-genotype II African swine fever virus (ASFV) in Georgia in 2007, an ASF epidemic has been spreading across Europe and many countries in Asia. The epidemic first reached Ukraine in 2012. To better understand the dynamics of spread of ASF in Ukraine, we analyzed spatial and temporal outbreak data reported in Ukraine between 2012 and mid-2023. The highest numbers of outbreaks were reported in 2017 (N = 163) and 2018 (N = 145), with overall peak numbers of ASF outbreaks reported in August (domestic pigs) and January (wild boars). While cases were reported from most of Ukraine, we found a directional spread from the eastern and northern borders towards the western and southern regions of Ukraine. Many of the early outbreaks (before 2016) were adjacent to the border, which is again true for more recent outbreaks in wild boar, but not for recent outbreaks in domestic pigs. Outbreaks prior to 2016 also occurred predominantly in areas with a below average domestic pig density. This new analysis suggests that wild boars may have played an important role in the introduction and early spread of ASF in Ukraine. However, in later years, the dynamic suggests human activity as the predominant driver of spread and a separation of ASF epizootics between domestic pigs and in wild boars. The decline in outbreaks since 2019 suggests that the implemented mitigation strategies are effective, even though long-term control or eradication remain challenging and will require continued intensive surveillance of ASF outbreak patterns.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».