Modeling the impact of climate change for the potential distribution of the main vector and reservoirs of zoonotic cutaneous leishmaniasis due to leishmania major in Morocco
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is reshaping the epidemiology of vector-borne diseases, with zoonotic cutaneous leishmaniasis (ZCL) caused by Leishmania major emerging as a growing public health concern in Morocco. This study employs ecological niche modeling (ENM) to assess the current distribution and project future impacts of climate change on L. major , its primary vector ( Phlebotomus papatasi ), and reservoir host ( Meriones shawi ) under four Representative Concentration Pathway (RCP) scenarios (2.6, 4.5, 6.0 and 8.5). Under present climate conditions, our models reveal distinct distribution patterns: L. major is concentrated in southeastern Morocco, P. papatasi is widespread across central regions, and M. shawi occupies nearly nationwide distribution except Western Sahara. Projections indicate L. major will extend its range into eastern, High Atlas, and Rif regions (1.5–1.6% habitat gain), while P. papatasi and M. shawi will expand across central and southern Morocco (3.5–5.9% gain), with minimal habitat loss (<0.6%). These findings demonstrate a possible climate-driven shift in ZCL transmission geography, with current endemic areas expanding and new risk zones emerging in previously unaffected regions. The projections underscore the urgent need for integrated surveillance and climate-adaptive control strategies to mitigate outbreaks in vulnerable regions. By linking observed distributions to future environmental shifts, this work provides a framework for proactive public health interventions in Morocco and similar endemic areas facing climate change impacts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».