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Enregistrement W6925099931 · doi:10.17605/osf.io/ydgc2

Climate-Sensitive Companion Animal Zoonotic Diseases: A scoping review protocol

2024· other· en· W6925099931 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmerging infectious diseasePopulationInfectious disease (medical specialty)Zoonotic diseaseClimate changeZoonosisOutbreakDiseaseOne Health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is expected to increase the incidence and risk of zoonotic diseases in animal populations via changes in temperature, precipitation patterns, extreme weather events, and other climatic factors (Berezowski et al., 2023; McIntyre et al., 2017; Omazic et al., 2019; Rees et al., 2019). Zoonotic diseases are transmitted from animals to people and are caused by pathogens that can infect both animals and humans (Weese & Fullford, 2011). Zoonotic pathogens can be found in all major taxonomic groups: fungi, helminths, protozoa, viruses, and bacteria (McIntyre et al., 2017). Like other infectious pathogens, zoonotic pathogens can be climate-sensitive, and may be more sensitive to climate than animal- or human-only pathogens (McIntyre et al., 2017). Climate-sensitive pathogens and diseases are characterized by their susceptibility to changes in meteorological factors, including temperature and precipitation, which can alter the distribution of disease vectors and reservoirs, and alter migration and mobility patterns, allowing for geographic range expansion (Brankston et al., 2018; Brunn et al., 2019; Canadian Counsel of Ministers of the Environment, 2021; Cousins et al., 2020; Gardner et al., 2019; Greer et al., 2009). The impacts of changing meteorological factors on zoonotic pathogens have been observed globally and across various species including wildlife, humans, and domestic animals (Bowser & Anderson, 2018; McIntyre et al.,2017). It is estimated that zoonotic diseases contribute to approximately 60% of emerging diseases in human populations (Jones et al., 2008). Emerging infectious diseases are characterized as newly appearing or affecting a population for the first time or having previously existed in the population but experiencing a rapid increase in infections or expanding geographically (World Health Organization, 2014). Zoonotic diseases in wildlife and production animals are well researched, but knowledge gaps exist for risk factors influencing disease in companion animals, particularly in the context of climate change. Due to the global popularity of companion animals, a notable risk of zoonotic transmission exists given the close and frequent contact of pets and people in shared living environments (Agriculture and Agri-Food Canada, 2021; Smith & Whitfield, 2012; Weese & Fullfor, 2011; Whitfield & Smith, 2014). Current knowledge regarding the degree of climate-sensitivity across zoonotic diseases is limited (Berezowski et al., 2023; McIntrye et al.,2017). Although there is evidence of climate-sensitivity in certain pathogens, we lack a deeper understanding of factors that influence individual pathogens (Booth, 2018; Gnat et al., 2021; Jenkins et al., 2011; McIntrye et al., 2017; Smith & Whitfield, 2012). Varying responses to climate across pathogens are likely, as there is an abundance of unique species that exist in a wide range of environments and hosts (McIntyre et al., 2017). Further, we lack a comprehensive understanding of which zoonotic diseases are sensitive to climate change, the meteorological factors individual diseases are sensitive to, or their degree of sensitivity (McIntyre et al., 2017; Patil & Pandya, 2021). Understanding how climate-sensitive zoonotic diseases respond to individual meteorological factors in specific regions will contribute to improved disease surveillance and forecasting abilities (Berezowski et al., 2023; Booth, 2018; Dixon et al., 2022; Gnat et al., 2021; Jenkins et al., 2011; McIntrye et al., 2017; Mubareka et al., 2023; Smith & Whitfield, 2012; World Health Organization, 2005). The purpose of this review is to 1) identify relevant climate-sensitive zoonotic diseases found in companion animals, 2) identify meteorological factors that influence the disease burden and/or epidemiology of climate-sensitive zoonotic diseases, and 3) describe the projected impacts of climate change on zoonotic diseases in companion animal populations. These objectives align with the intended application of a scoping review. This review will synthesize existing knowledge regarding how climate change influences zoonotic disease epidemiology, and inform the direction of future research to understand, monitor, and forecast zoonotic diseases in companion animal populations.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,009
Bibliométrie0,0210,014
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,011

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,385 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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