Parrot Trade and the Potential Risk of Psittacosis as a Zoonotic Disease in Indonesian Bird Markets
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife trade, both legal and illegal, is increasingly recognized as a key factor in the rise of emerging viral infectious diseases, and this is especially apparent in Asia, where large numbers of wildlife are openly offered for sale in bird markets. We here focus on the risk of Psittacosis becoming a zoonotic disease in the wildlife markets of Java and Bali, Indonesia. Psittacosis is particularly prevalent in parrots (hence the name), and the trade in parrots was instrumental in the Great Parrot Fever Pandemic in 1929/1930. Between 2014 and 2023, we conducted 176 surveys of 14 bird markets, during which we recorded 4446 largely wild-caught parrots for sale. On average, each market had nine genera on offer, and the diversity of genera increased with the increasing presence of parrots (up to 16 genera). For most of the bird markets during each survey, parrots from different genera and originating from different parts of the world, were offered for sale alongside each other. Genera offered for sale together did not cluster into natural (geographic) groups. We found no temporal difference in the sale of parrots. We conclude that the omnipresence of wild-caught parrots from various geographic regions in large numbers within the same bird markets increases the risk that psittacosis is present and that this poses a real risk for the zoonotic spread of avian chlamydiosis to humans.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».