Exploring factors affecting the reintroduction and amplification of West Nile virus in heterogeneous landscapes in Canada, using a cellular automata approach
Notice bibliographique
Résumé
West-Nile virus (WNV) is an endemic public health risk in Canada, with outbreaks/reintroduction and amplification that may increase in frequency and size with climate change and urbanization. In this modeling study, we used a compartmentalized and spatialized Susceptible, Exposed, Infected, Recovered (SEIR) WNV transmission model incorporating a cellular automata approach. We tested four scenarios in which we modified the number of infected birds arriving in spring, modified the number of infected mosquitoes emerging from their overwintering/dormancy period, studied the impact of bird abundance on epidemic starting point locations, and examined the progressive shift in mosquito feeding preferences from birds to mammals. First, we observed that WNV amplification may be associated with the arrival of infected migratory birds in the spring, with more severe epidemics as the number of infected birds increases. Secondly, amplification due to the local persistence of WNV virus in surviving infected overwintering female mosquitoes resulted in more severe epidemics in the human population than when amplification was due to the arrival of infected birds. Thirdly, epidemics were more severe when initiated in cells with low bird density than in those with high density. Lastly, the shift in mosquito feeding preference to human blood meals at the end of summer could generate more cases in human populations if reservoir birds delay their migration and stay longer, amplifying the virus locally. A field study is needed to quantify the impact of these mechanisms on WNV reintroduction in southeastern Canada, to better design interventions and early warning systems.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».