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Enregistrement W4401967857 · doi:10.1038/s41598-024-70592-3

Irrigation increases and stabilizes mosquito populations and increases West Nile virus incidence

2024· article· en· W4401967857 sur OpenAlexfundno aff
Tony J. Kovach, A. Marm Kilpatrick

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of California, DavisNational Institutes of HealthCalifornia Department of Public HealthNational Science Foundation
Mots-clésWest Nile virusIncidence (geometry)VirologyIrrigationMosquito controlBiologyVirusEcologyImmunologyMathematicsMalaria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans have greatly altered earth's terrestrial water cycle with the majority of fresh water being used for agriculture. Irrigation changes spatial and temporal water availability and alters mosquito abundance and phenology. Previous studies evaluating the effect of irrigation on mosquito abundance and mosquito-borne disease have shown inconsistent results and little is known about the effect of irrigation on variability in mosquito abundance. We examined the effect of irrigation, climate and land cover on mosquito abundance and human West Nile virus (WNV) disease cases across California. Irrigation made up nearly a third of total water inputs, and exceeded precipitation in some regions. Abundance of two key vectors of several arboviruses, including WNV, Culex tarsalis and the Culex pipiens complex, increased 17-21-fold with irrigation. Irrigation reduced seasonal variability in C. tarsalis abundance by 36.1%. Human WNV incidence increased with irrigation, which explained more than a third (34.2%) of the variation in WNV incidence among California counties. These results suggest that irrigation can increase and decouple mosquito populations from natural precipitation variability, resulting in sustained and increased disease burdens. Shifts in precipitation due to climate change are likely to result in increased irrigation in many arid regions which could increase mosquito populations and disease.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,274 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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