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Enregistrement W4410983616 · doi:10.32942/x22k9h

Vaccination and immigration rates influence raccoon rabies elimination and recolonization in simulated urban-suburban landscapes

2025· preprint· en· W4410983616 sur OpenAlexaboutno aff
Emily M Beasley, Timothée Poisot

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueRabies epidemiology and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésRabiesImmigrationVaccinationGeographySocioeconomicsVirologyBiologyArchaeologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The raccoon variant of the rabies virus (RRV) is managed in the eastern United States and Canada via distribution of oral rabies vaccine (ORV) baits. The goal of ORV distribution is to reach seroprevalence rates (an index of population immunity) of at least 60%, the threshold thought to eliminate RRV. Seroprevalence rates in urban areas rarely reach target levels, predictably leading to rabies outbreaks. However, many urban areas have spent several years rabies-free, aligning with previous work suggesting RRV can be eliminated from urban areas at below-target seroprevalence rates. Using an agent-based model to simulate raccoon populations in urban landscapes, we examined 1) whether RRV can be eliminated at vaccination thresholds below 60% and 2) whether landscapes with below-target vaccination rates are vulnerable to RRV recolonization, and 3) whether the rate and timing of immigration influences elimination and recolonization. Vaccination and immigration rates influenced elimination probability: elimination was more likely and occurred more quickly in landscapes with higher vaccination rates and less likely in landscapes with higher immigration rates. All immigration variables (immigration rate, immigrant disease prevalence, and immigration timing) influenced the probability of recolonization after rabies was eliminated: recolonization was more likely in landscapes with high immigration rates and when immigrants had higher disease prevalence, but less likely when immigration occurred seasonally rather than continuously. Vaccination did not have a clear effect on recolonization probability but reduced the number of rabies cases during a recolonization event. Although elimination was highly likely in our simulated landscapes due to their small spatial extent, our results suggest that vaccination rates of at least 50% result in timely rabies elimination (median 1.5 years). After elimination is achieved, strategies for preventing infected individuals from entering the rabies-free area are essential for preventing recolonization events, as vaccination rates had a much smaller effect on recolonization that immigration rates and timing. Understanding long-distance movements of host individuals is crucial for managing diseases such as rabies which likely persist at the regional scale.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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