Local Landscape Change, Personal Practices, and Lyme Disease Risk in Ottawa, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, Lyme disease is an emerging tick-borne illness with a number and extent of risk areas that continue to expand due to the effects of climate change. Nationally, the incidence of Lyme disease increased more than 17-fold since its designation as a notifiable disease in 2009. While Ontario's incidence rate is one of the highest among Canadian provinces, Ottawa was declared an at-risk region for the first time in 2017. Amidst the emergence of reproducing blacklegged tick populations and continued urban expansion of new communities into natural areas throughout this municipal region, the local incidence of Lyme disease has more than tripled. Using the municipal region of Ottawa as a study setting, the objective of my thesis was to examine local Lyme disease risk as a function of environmental hazard and population-level vulnerability. I achieved this by (1) exploring socioeconomic and landscape factors associated with local Lyme disease risk at the neighbourhood scale, (2) identifying population-level characteristics associated with high knowledge and protective behaviour adoption, and (3) examining the Lyme disease transmission risk across a gradient of residential to woodland land use. Count models of Lyme disease cases arising from exposures within patients' home neighbourhoods highlighted associations between forested landscape configurations and elevated local risk. Analysis of survey results identified population-level characteristics and high levels of both knowledge regarding Lyme disease and adoption of preventive and protective behaviours, from which several dynamics among population and exposure risk subgroups emerged. Finally, an analysis of environmental hazard along the residential-woodland gradient in western Ottawa neighbourhoods identified significant risk in the shared ecotone. Together, the results present strong evidence for factors associated with increased potential for human-tick encounters in fine-scale local settings and opportunities for targeted Lyme disease prevention efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».