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Enregistrement W4390665323 · doi:10.3389/fcosc.2023.1294693

Coyote scat in cities increases risk of human exposure to an emerging zoonotic disease in North America

2024· article· en· W4390665323 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Conservation Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésEchinococcus multilocularisWildlifeGeographyVeterinary medicineLivestockEnvironmental healthEcologyEchinococcosisBiologyForestryMedicineZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Zoonoses associated with urban wildlife are increasingly concerning for human health and include the recent emergence of alveolar echinococcosis (AE) in North America. AE develops following infection with the tapeworm Echinococcus multilocularis . In Alberta, up to 65% of urban coyotes ( Canis latrans ) are infected with E. multilocularis , and infected scats contain eggs that can be accidentally ingested by people. Our goal was to determine the predictors of infection prevalence and intensity in coyote scats in Edmonton, Canada, and to identify the predictors of coyote scat deposition and content, especially as related to anthropogenic food sources and infrastructure. Methods To study infection prevalence and intensity, volunteers collected 269 scats, which were tested for E. multilocularis using polymerase chain reaction. We compared infection prevalence and shedding intensity by habitat and scat content. To determine predictors of scat presence and content, we used snow tracking to identify 1263 scats. We compared landscape characteristics at scats and available points, and among scats with different contents. We used negative binomial regression to predict scat abundance in city-delineated green spaces. Results 26.0% of tested scats were positive for E. multilocularis ( n = 70), and infection was twice as common as expected near compost and 1.3x more common than expected when scats contained anthropogenic food. Scats were more common than expected near other scats (80% within 1 m of scats, 27% at 11.5 m), buildings (19% at buildings, 16% at 80 m), and the camps of people experiencing homelessness (24% at camps, 20% at 60 m). Scats frequently contained fruit (52.9%), anthropogenic material (36.7%), and birdseed (16.0%), and scats containing anthropogenic material often occurred near human infrastructure, supporting a relationship between anthropogenic attractants and scat accumulation. Discussion These results suggest that abundant food sources and anthropogenic food increase coyote aggregation, increasing both scat abundance and infection rates, which in turn increases risk of exposure to zoonotic parasites for humans. Risk to humans might be reduced by preventing coyote access to anthropogenic and aggregated food sources and educating people who are likely to encounter infected soil or vegetation, including gardeners, park users, and people experiencing homelessness.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,297 · 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