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Enregistrement W4415958158 · doi:10.1111/gcb.70591

Rapid Northward Expansion of the Blacklegged Tick, <scp> <i>Ixodes scapularis</i> </scp> , in Response to Climate Change

2025· article· en· W4415958158 sur OpenAlexaffabout
Jacob R. Westcott, Joseph J. Bowden, Karen M. Doody

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensBishop's UniversityMemorial University of NewfoundlandNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeNicheEnvironmental niche modellingAmazonianIxodes scapularisForcing (mathematics)Range (aeronautics)LatitudeHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Climate change rapidly drives species range dynamics, prompting many terrestrial organisms to shift northward to higher latitudes and forcing new species–species and species–environment interactions. The blacklegged tick, Ixodes scapularis , a biological vector of human pathogens including Borrelia burgdorferi (the bacteria causing Lyme disease), is undergoing rapid and persistent expansion into Canada, exposing new human populations to zoonotic diseases. Here, we used an ensembled forecasting approach to construct niche models of I. scapularis' current and future distribution and to identify the environmental drivers of habitat range. Georeferenced occurrence points were acquired from community science programs (eTick and iNaturalist) between 2017 and 2022 in Canada and the United States. We also collected high‐resolution environmental data using a spacing of approximately 1 km. We carried out 4704 model iterations across two datasets, 12 algorithms, and 10 climate profiles using 40 environmental variables. We extrapolated select models over three time periods, 2011–2040, 2041–2070, and 2071–2100, across two projected climate scenarios, SSP5‐8.5 and SSP3‐7.0, incorporating 2094 future outcomes of I. scapularis distribution. Our ensembles (AUC: 0.9565 ± 0.0065; TSS: 0.8435 ± 0.0155; Kappa: 0.819 ± 0.014) identified temperature, precipitation, biomass production (NPP), length of the growing season, climate moisture index, and number of yearly degree days as the variables that best explained I. scapularis distribution. Further changes to these climate conditions will result in continued I. scapularis range expansion, with, at the highest estimate, an increased niche area of ~248% (447,532 km 2 to 1,556,760 km 2 ) and, at the lowest estimate, by ~205% (409,475 km 2 to 1,247,689 km 2 ) before the turn of the century. These distributional niche changes coincide with a northern latitude limit reaching as far as ~48° N by 2040, ~50° N by 2070, and ~52° N by 2100. These findings highlight the invasive potential of I. scapularis , with implications for public health and changing ecosystem dynamics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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