MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412370304 · doi:10.1016/j.baae.2026.06.004

Map simulator of tick abundance in heterogeneous agricultural landscapes

2025· preprint· en· W4412370304 sur OpenAlexaff
Gwenaël Vourc’h, David Abrial, Albert Agoulon, Karen D. McCoy, Alain Butet, Hélène Verheyden, Robin Loche, Isabelle Lebert, Grégoire Perez, Elsa Quillery, Amélie Chastagner, Elsa Léger, Yann Rantier, A. J. Mark Hewison, Suzanne Bastian, Thierry Hoch, Olivier Plantard

Notice bibliographique

RevueBasic and Applied Ecology · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésAbundance (ecology)AgricultureGeographyComputer scienceSimulationEcologyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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

Explorer davantage

Même revueBasic and Applied EcologyMême sujetVector-borne infectious diseasesTravaux en français237 207