Managing populations after a disease outbreak: exploration of epidemiological consequences of managed host reintroduction following disease-driven host decline
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disease outbreaks in wild populations around the globe can lead to widespread mortality within populations, where recovery of individuals can be rare. An example of this population is the sunflower sea star Pyc-nopodia helianthioides in the Northeastern Pacific coast. The populations of this species, as well as many other sea star populations, have experienced massive mortality events due to an unidentified disease called Sea Star Wasting Disease (SSWD). Pycnopodia play a key role in providing top-down control of kelp grazers in rocky reefs across the Northeastern Pacific coast. This, combined with the massive declines in kelp coverage observed during the 2015-2016 marine heat wave observed in the Northeastern Pacific, has sparked an interest in reintroducing Pycnopodia individuals in the coast to potentially assist in recovery of the populations. However, the epidemiological implications of reintroducing healthy sea stars into the wild populations is an under-explored question. This work explores this question using a dynamical population model of Pycnopodia . We use this model to estimate the impacts of reintroducing healthy individuals into a wild sea star population. This analysis will provide valuable information for managers interested in restoring Pycnopodia populations.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».