Seasonal Bird Migration Could Explain Regional Synchronicity and Amplification in Human West Nile Virus Case Numbers
Notice bibliographique
Résumé
West Nile virus (WNV) is a zoonotic virus with a mosquito-avian transmission cycle having occasional spillover to mammals. A network analysis of annual log-transformed WNV case numbers (2003-2022) generated four spatially and temporally coherent clusters among 48 U.S. states and six Canadian provinces. Cluster 1 and Cluster 3 were the largest groups corresponding to the Central Flyway and the closely associated Eastern Flyway (with an east-coast subset). Cluster 2 and Cluster 4 corresponded with less-well defined segments of a distinctly different Western Flyway. Thus, clustering can be explained by migratory pathways of terrestrial birds. We investigated avian involvement in the spread of WNV from potential sources in the southern U.S. Analyses revealed consistent patterns in log-transformed case numbers of human WNV. This study highlights the significant role of migratory birds in shaping the spatiotemporal patterns of WNV incidence across North America. However, the observed variability in incidence also likely reflects the interplay of other factors including local environmental conditions, mosquito populations, and regional variations in both migratory and non-migratory bird 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».