Evaluating the Role of Canada Goose Populations in Transmission Dynamics During Peak HPAI Incidence in Iowa, February 2022–December 2023
Notice bibliographique
Résumé
Since its emergence in the United States in February 2022, Highly Pathogenic Avian Influenza (HPAI) H5N1 has caused significant losses for poultry operations, particularly in Iowa between February 2022 and December 2023. Branta canadensis (Canada goose), an abundant North American waterfowl species, is considered a potential reservoir host for H5N1. This study examined the relationship between Canada goose abundance and H5N1 occurrence in Iowa counties. Although counties with H5N1 cases comprised 13% of the state’s Canada goose population—and 32% of those counties had high goose abundance—an inverse relationship was observed. Bivariate analysis indicated that counties with high goose abundance were significantly less likely to report HPAI cases (χ2 = 4.29, p = 0.04). Notably, intermediate goose abundance was associated with a 79% lower likelihood of HPAI occurrence (RR = 0.21, 95% CI [0.05, 0.90], p = 0.04). These findings highlight the limitations posed by the lack of accessible, high-resolution poultry farm location data, which hinders a definitive understanding of Canada geese’s role in H5N1 transmission. To address this gap, stakeholders should consider adopting next-generation surveillance tools like the Biothreats Emergence Analysis and Communication Network (BEACON) AI platform, or AI-integrated chemical sensors that generate real-time, actionable data for biosecurity decision-making. Given the uncertainty surrounding Canada goose role transmission dynamics, the species remains a relevant One Health concern.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».