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Enregistrement W4407794991 · doi:10.1002/ece3.71013

Artificial Attractants: Implications for Disease Management in Deer

2025· article· en· W4407794991 sur OpenAlexafffund
Kelsey Gritter, Margo J. Pybus, Mark A. Lewis, Evelyn H. Merrill

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of VictoriaGovernment of AlbertaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesCanada Research ChairsWildlife Management InstituteAlberta Conservation AssociationUniversity of AlbertaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Alberta
Mots-clésZoologyBiologyDiseaseEcologyGeographyMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Chronic wasting disease (CWD) is a prion disease that infects cervid species by direct and environmental transmission and is invariably fatal. CWD spread can be promoted by the attraction of animals to “hotspots” such as hay bales and grain bags stored in fields and at farm sites. The density and location of hotspots may impact contact rates. We used an individual‐based movement model of mule deer ( Odocoileus hemionus ) to investigate the effects of density and configuration of hotspots (hereafter artificial attractants, AA) on contact rates at a constant density of 1 deer/km 2 during winter. The model tracks when two deer from the same or different groups come into contact under 6 AA densities (0–1 AA/km 2 ) and 6 AA configurations. We compared placing AA randomly versus clustered around farms, and removing them randomly versus biased by proximity to preferred habitat. Overall, the number of unique contacts per individual and the number of unique deer visiting an AA increased, and the number of AAs used by each deer decreased as AA density declined. Selectively removing field attractants near preferred habitat resulted in a larger increase in contacts per deer, with deer contacting more and different individuals, fewer deer using the remaining AA, and fewer visits per AA than random removal. There was a greater increase in contact rates when reducing AA density at farms by randomly removing all AA at a farm compared to randomly removing individual AA across farms. Deer responses to AA removal may not be as straightforward as originally believed. Deer contacts may increase, not decrease, with AA removal because deer are attracted to the remaining AA. Under moderate deer densities, AA removal may require a broad‐scale, “all or nothing” approach to prevent deer from concentrating at remaining AA, but concomitantly lowering deer density needs further assessment.

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)0,005
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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