Data from: Modelling the potential efficacy of treatments for white-nose syndrome in bats
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
1. The fungal disease white-nose syndrome (WNS) has caused mass mortality in some species of North American bats during hibernation. 2. We use population viability models to test if a hypothetical WNS treatment or management action could facilitate the recovery of WNS-affected little brown myotis (Myotis lucifugus) populations. We modelled scenarios altering three parameters: (1) WNS severity (population growth rate of WNS-affected populations; λWNS); (2) proportion of population treated; and (3) treatment improvement in winter survival (TIWS). 3. Our models predict that a treatment or management action that targets an entire population with a TIWS of 40% (the average TIWS in bat trials to date) will cause a population to stabilize or increase if WNS causes an annual decline of less than 70% (i.e. λWNS>=0.30). However, for severe WNS (λWNS=0.10), the TIWS must be at least 54% to cause the population to stabilize or increase. Where only a proportion of a WNS-affected population is treated, population stability is much harder to achieve unless the impact of WNS attenuates over time. 4. Our models suggest that a treatment or management action only facilitates the recovery of WNS-affected populations if WNS is mild, a large proportion of bats can be treated, TIWS is high, and/or WNS severity attenuates over time. 5. Synthesis and applications. We modelled the predicted abundance trajectory of white-nose syndrome (WNS)-affected little brown myotis (Myotis lucifugus) populations in response to hypothetical treatment or management actions. Our two types of models incorporate the complete range of possible scenarios varying three parameters: (1) population growth rate of the WNS-affected population, (2) the improvement in winter survival associated with the treatment or management action, and (3) the proportion of the population treated. We suggest that our models, which can be explored using online Shiny applications, should be used in the planning phase of treatment or management action programs for WNS.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
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 découle