Map simulator of tick abundance in heterogeneous agricultural landscapes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Among vector-borne diseases, tick-borne diseases (TBD) are a major concern for human health. Mapping the distribution of important tick species is thus a major challenge for efficient prevention. Due to its specific ecological requirements, Ixodes ricinus , the main tick species in Europe responsible for TBD transmission, lives mostly in woodlands but also at the interface between woodlands and pastures or crops and along hedgerows. At the landscape scale, extensive variations in tick densities are observed but remain poorly understood. In that aim, we built a statistical model to identify the landscape variables influencing the abundance of questing I. ricinus nymphs, using GLMM approaches and MCMC estimates. This model was fitted on a data set based on a field sampling of ticks conducted during 3 years in 2 different agricultural landscapes in northwest and southwest France, for a total of 5390 sampling units. Among 12 variables investigated, 4 were finally kept in the model: woodland perimeter, woodland distance, road distance and building perimeter. Then, we developed a R package that simulates the abundance of questing nymphs within a given agricultural landscape, taking into account the influence of the different habitats as determined by the above statistical model. The maps obtained as an output from this simulator will be a useful tool for visualizing TBD risk, notably for stake-holders involved in landscape management and public health decisions. Graphical abstract Highlights Ixodes ricinus abondance is influenced by landscape characteristics Tick sampling was carried out in heterogeneous agricultural landscapes Informative variables related to habitats were identified by statistical analysis Woodlands, roads and buildings influence tick densities The resulting model was used to build a simulator of tick at-risk zones
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle