Community science for mosquito surveillance in Canada: a toolkit for program design and implementation
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Climate change in Canada has expanded suitable habitats for both native and invasive mosquitoes, heightening the need for more robust and adaptable surveillance systems. Traditional surveillance methods face significant logistical and geographical challenges, particularly in remote or underserved areas, emphasizing the importance of innovative strategies that complement existing approaches. INTERVENTION: We developed a community-based mosquito surveillance toolkit, informed by a systematic review and validated by a multidisciplinary expert group. The toolkit includes a structured guide for developing a community science project, including how to design an effective mosquito surveillance program through data collection, volunteer engagement, and evaluation. It also features a quick reference guide and a 90-s animated video to facilitate understanding and engagement. OUTCOME: The toolkit was introduced at a national community meeting, with 69 participants bringing together public health professionals, educators, scientists, and community leaders from across Canada in February 2025. Participants expressed enthusiasm for using the toolkit to enhance local monitoring efforts, and discussions at the meeting helped identify key opportunities and challenges for adoption. IMPLICATIONS: Organizations and public health authorities now have a clear, evidence-based guide to designing, implementing, and evaluating community-driven initiatives. This toolkit not only helps ensure that volunteer participation is meaningful and effective, but it also enhances the capacity to respond to emerging challenges in vector control, laying the groundwork for sustainable, community-driven surveillance efforts.
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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 | 0,103 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,006 |
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 ».