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Enregistrement W4416182324 · doi:10.1139/cjm-2025-0176

Rapid increase in antibodies to influenza A virus H5 and N1 in Lesser Scaup ( <i>Aythya affinis</i> ) following the introduction of 2.3.4.4b H5N1 into North America

2025· article· en· W4416182324 sur OpenAlexvenueno aff
Jeffery D. Sullivan, Rebecca L. Poulson, Glenn H. Olsen, Alicia M. Berlin, Deborah L. Carter, Josh Homyack, Jennifer Kilburn, Scott R. McWilliams, Joshua M. Osborn, Tori Mezebish Quinn, Hannah Schley, Matthew Weegman, Christopher K. Williams, David E. Stallknecht, Diann J. Prosser

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIllinois Department of Natural Resources
Mots-clésInfluenza A virus subtype H5N1SeroprevalenceAntibodyInfluenza A virusVirusClade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clade 2.3.4.4b Eurasian-origin H5N1 entered North America in late 2021 and spread across the continent. While studies have characterized the antibody response mounted by dabbling ducks following exposure, little data are available for diving ducks. This study sought to identify influenza A virus (IAV) infection and antibodies in Lesser and Greater Scaup captured in Maryland, Illinois, and Rhode Island. In Maryland, IAV seroprevalence increased from the 2021/2022 to 2022/2023 sampling season, with IAV antibody prevalence increasing for juvenile (38%-80%) and adult (82%-90%) Lesser Scaup. While adult Lesser Scaup sampled in Illinois in 2021/2022 had IAV antibody prevalence comparable to those sampled in Maryland (76% and 82%, respectively), they had higher antibody prevalence to both H5 (48% and 18%) and N1 (68% and 35%), potentially due to being sampled in March versus December and January. Our data suggest that Lesser Scaup had limited antibodies to highly pathogenic H5 IAV prior to the introduction of clade 2.3.4.4b H5N1 to North America, but relevant antibodies were widely observed in the months and year following. Our more limited data suggest similar trends may have occurred in Greater Scaup as well.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,287 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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