Increased Mortality Rates Caused by Highly Pathogenic Avian Influenza Virus in a Migratory Raptor
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Highly pathogenic avian influenza virus (HPAIV) has caused extensive mortalities in wild birds with a disproportionate impact on raptors since 2021. The population‐level impact of HPAIV can be informed by telemetry studies that track large samples of initially healthy, wild birds. We leveraged movement data from 71 rough‐legged hawks ( Buteo lagopus ) across all major North American migratory bird flyways concurrent with the 2022–2023 HPAIV outbreak and identified a total of 29 mortalities, of which 11 were confirmed, and an additional ~9 were estimated to have been caused by HPAIV. We estimated a 28% HPAIV cause‐specific mortality rate among rough‐legged hawks during a single year concurrent with the HPAIV outbreak in North America. Additionally, the overall mortality rate during the HPAIV outbreak (47%) was significantly higher than baseline annual mortality rates (3%–17%) suggesting that HPAIV‐caused deaths were additive above baseline mortality levels. HPAIV mortalities were concentrated within the Central and Atlantic flyways during prebreeding migration and peaked in April 2022 when large‐scale HPAIV mortalities were reported in other wild birds throughout North America. HPAIV exposure was most likely caused by scavenging or preying on infected waterfowl, as rough‐legged hawks are known to opportunistically scavenge during the nonbreeding season. We utilized movement data to identify a continental‐scale HPAIV cause‐specific mortality event in rough‐legged hawks that has the potential to exacerbate ongoing population declines. Our study highlights the usefulness of monitoring movement data to pinpoint sources of mortality that can help better understand the drivers of population change, even if studies are focused on other research questions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».