Relationships between water quality and mosquito presence and abundance: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Mosquito-borne diseases (MBDs) are emerging in response to climate and land use changes. As mosquito (Diptera: Culicidae) habitat selection is often contingent on water availability for egg and larval development, studies have recognized water quality also influences larval habitats. However, underlying species-, genera-, and mosquito level preferences for water quality conditions are varied. This systematic review and meta-analysis aimed to identify, characterize, appraise, and synthesize available global data on the relationships between water quality and mosquito presence and abundance (MPA); with the goal to further our understanding of the geographic expansion of MBD risks. A systematic review was conducted to identify studies investigating the relationships between water quality properties and MPA. Where appropriate, random-effects meta-analyses were conducted to provide pooled estimates for the association between the most reported water quality properties and MPA. The most reported water quality parameters were pH (87%), nitrogen concentrations (56%), turbidity (56%), electrical conductivity (54%), dissolved oxygen (43%), phosphorus concentrations (30%), and alkalinity (10%). Overall, pH (P = 0.05), turbidity (P < 0.0001), electrical conductivity (P = 0.005), dissolved oxygen (P < 0.0001), nitrogen (P < 0.0001), and phosphorus (P < 0.0001) showed significantly positive pooled correlations with MPA, while alkalinity showed a nonsignificant null pooled correlation (P = 0.85). We observed high heterogeneity in most meta-analyses, and climate zonation was shown to influence the pooled estimates. Linkages between MPA and water quality properties will enhance our capacity to predict MBD risks under changing environmental and land use changes.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».