Spatiotemporal occupancy patterns of chronic wasting disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Chronic wasting disease (CWD) among cervids in Kansas has seen a consistent rise over the years, both in terms of the number of infections and its geographical spread. In this study, we assessed the occupancy patterns of CWD among white-tailed deer and mule deer across the state. Methods Using surveillance data collected since 2005, we applied a dynamic patch occupancy model within a Bayesian framework, incorporating various environmental covariates. Using principal components analysis, 13 fully orthogonal components representing cervid habitat, soil, and elevation were derived. Competing models with different temporal patterns were fit, and the best model selected based on Watanabe-AIC values and AUC value of 0.89. Results The occupancy pattern produced by this model revealed a steady progression of the disease toward the east and southeast of the state. A random forest analysis of covariates at annual intervals indicated that geographic location, elevation, areas occupied by mixed forests, and several soil attributes (pH, clay content, depth to restrictive layer, available water content, and bulk density) explained most of the variability in the surveillance data (R2 = 0.96). Discussion The findings reported in this study are the first for the state of Kansas but are consistent with previous findings from other geographic jurisdictions in the US and Canada. This consistency underscores their value in designing surveillance and management programs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».