Diversity and ecological niche model of malaria vector and non-vector mosquito species in Covè, Ouinhi, and Zangnanado, Southern Benin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study aimed to assess mosquito species diversity, distribution, and ecological preferences in the Covè, Ouinhi, and Zangnanado communes, Southern Benin. Such information is critical to understand mosquito bio-ecology and to focus control efforts in high-risk areas for vector-borne diseases. Mosquito collections occurred quarterly in 60 clusters between June 2020 and April 2021, using human landing catches. In addition to the seasonal mosquito abundance, Shannon's diversity, Simpson, and Pielou's equitability indices were also evaluated to assess mosquito diversity. Ecological niche models were developed with MaxEnt using environmental variables to assess species distribution. Overall, mosquito density was higher in the wet season than in the dry season in all communes. A significantly higher Shannon's diversity index was also observed in the wet season than in the dry seasons in all communes (p<0.05). Habitat suitability of An. gambiae s.s. , An. coluzzii, C. quinquefasciatus and M. africana was highly influenced by slope, isothermality, site aspect, elevation, and precipitation seasonality in both wet and dry seasons. Overall, depending on the season, the ecological preferences of the four main mosquito species were variable across study communes. This emphasizes the impact of environmental conditions on mosquito species distribution. Moreover, mosquito populations were found to be more diverse in the wet season compared to the dry season.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».