How big is enough? Movement-informed zoning for African swine fever mitigation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract African swine fever (ASF) poses a serious threat to domestic pigs and wild boar populations. Wild boar can disperse the virus, making effective containment crucial. One of the main control strategies involves establishing restricted zones around detected cases, i.e., areas with temporary restrictions on access and hunting; however, determining the appropriate size of these zones remains a major challenge. To inform the size of restricted zones, we analyzed GPS data from 527 wild boar across 46 European study sites using a two-step approach combining first-passage time analysis and survival modelling to quantify the risk of wild boar leaving areas of different radii (i.e., spatial scales). We investigated how the risk of leaving varied over time and across environmental gradients. To go further, we used our model findings to develop an online application that generates predictive maps of optimal buffer sizes for ASF management at the European scale, based on a given risk threshold (the maximum acceptable probability that a wild boar leaves the area). We found that the relationship between radius and the risk of leaving is negative exponential, and the risk of leaving increased over time, with a more rapid increase for smaller radii. Landscape homogeneity, terrain ruggedness and human impact increased the risk of leaving, with stronger effects at small scales. Contrary to other predictors, agricultural cover exerted a strong effect on risk of leaving over large spatial scales, especially when it was abundant. Across Europe, a buffer radius of ∼8 km is likely sufficient around high-risk infection zones in most areas (considering an infectious period of 14 days and a risk threshold of 5%); however, in certain areas, a radius of up to 20 km may be needed to effectively limit wild boar movement. Synthesis and applications : Our results highlight the need for adaptive, context-specific restricted zones. Buffers of 8 km around ASF-affected areas can limit the risk of infected wild boar dispersal, but they may be reduced to 5 km in highly heterogeneous landscapes or high-human impacted areas. Larger buffers may be required in agricultural landscapes. We provide spatially explicit outputs (optimal buffer sizes) that can directly inform policy and wildlife disease response strategies. The approach can be adapted to any other infectious disease.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».