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Enregistrement W4409383224 · doi:10.1038/s41467-025-58612-w

Mean daily temperatures predict the thermal limits of malaria transmission better than hourly rate summation

2025· article· en· W4409383224 sur OpenAlexaff
Marta S. Shocket, Joey R. Bernhardt, Kerri Miazgowicz, Alyzeh Orakzai, Van M. Savage, Richard J. Hall, Sadie J. Ryan, Courtney C. Murdock

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésAnopheles stephensiTraitTransmission (telecommunications)Constant (computer programming)Environmental scienceStatisticsThermalBiologyEcologyAtmospheric sciencesMathematicsMeteorologyAedes aegyptiPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperature shapes the geographic distribution, seasonality, and magnitude of mosquito-borne disease outbreaks. Models predicting transmission often use mosquito and pathogen thermal responses measured at constant temperatures. However, mosquitoes live in fluctuating temperatures. Rate summation––non-linear averaging of trait values measured at constant temperatures—is commonly used to infer performance in fluctuating environments, but its accuracy is rarely validated. We measured three traits that impact transmission—bite rate, survival, fecundity—in a malaria mosquito (Anopheles stephensi) across three diurnal temperature ranges (0, 9, and 12 °C). We compared transmission thermal suitability models with temperature-trait relationships observed under constant temperatures, fluctuating temperatures, and those predicted by rate summation. We mapped results across An. stephenesi’s native Asian and invasive African ranges. We found: 1) daily temperature fluctuation trait values substantially differ from both constant temperature experiments and rate summation; 2) rate summation partially captured decreases in performance near thermal optima, yet incorrectly predicted increases near thermal limits; and 3) while thermal suitability across constant temperatures did not perfectly capture fluctuating environments, it was better than rate summation for estimating and mapping thermal limits. Our study provides insight into methods for predicting mosquito-borne disease risk and emphasizes the need to improve understanding of organismal performance under fluctuating conditions. Malaria transmission is sensitive to temperature and models of malaria typically account for daily fluctuations in temperature through a ‘rate summation’ approach. Here, the authors conduct experimental and modeling work to investigate the accuracy of rate summation in predicting thermal suitability of malaria transmission by Anopheles stephensi.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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