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Enregistrement W4403144137 · doi:10.1016/j.jglr.2024.102450

Waterbird disease in the United States Laurentian Great Lakes under climate change

2024· article· en· W4403144137 sur OpenAlexvenueno aff
Nathan Alexander, Amy Dickinson, Thomas J. Benson, Trenton W. Ford, Nohra E. Mateus‐Pinilla, Jade R. Arneson, Mark A. Davis

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceU.S. Geological SurveyUniversity of Illinois System
Mots-clésClimate changeOceanographyClimatologyGeographyEnvironmental scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the turn of the 21st century, anecdotal evidence suggests that incidences of avian disease in natural populations in the Laurentian Great Lakes are increasing, with recent high-profile outbreaks including avian botulism in 2020 and avian influenza in 2022. To understand avian diseases, we must understand environmental associations and their relationships with disease outbreaks. Here, we conducted a scoping review on avian disease in the Laurentian Great Lakes using concept pools and key words, with specific attention to Green Bay, Lake Michigan and the endangered piping plover ( Charadrius melodus ). Green Bay represents a mesocosm of environmental stressors that continue to disrupt similar Great Lakes ecosystems, has a rich assemblage of waterbirds, including species of concern, and has intensive conservation investment and management. We sought to 1) synthesize the general knowledge of avian disease in the watershed, 2) understand how species’ biology may impact transmission, and 3) identify potential drivers (i.e. water quality, climate) that may influence avian disease patterns. We identified and provided descriptions and histories of three viruses (avian influenza, duck plague, and Newcastle disease), two bacteria (avian cholera and Salmonella ), and two toxins (botulism types C and E). Overall, density dependent effects including carcass abundance, waterbird community, and population structure, as well as environmental conditions such as temperature, Cladophora presence, and water pH need to be considered for mitigating disease outbreaks. Future waterbird management will require rapid responses to contend with increasing disease outbreaks ostensibly linked to climate change, and requires incorporating climate change into disease modeling.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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