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Enregistrement W7002120460

Morphometric Variation in Ixodid Ticks at an Expanding Range Edge

2023· dissertation· en· W7002120460 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorphometricsTickIxodes scapularisDermacentorIxodesRange (aeronautics)Species richnessIxodidae
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ixodid ticks (Acari: Ixodidae) are important vectors of zoonotic disease that can have devastating impacts on human health and well-being. Effective monitoring protocols that map tick abundance and richness can help to identify high risk areas. However, tick identification is complicated by morphological variation among populations and similarities among species. Geometric morphometrics is a powerful tool that allows researchers to compare shape variation between groups and can improve species identification practices. I used geometric morphometrics with machine learning models to compare 518 ticks sampled over a 6-year period from Eastern Ontario. My goals were to identify which tick species are present within the study region, to assess morphological variation within and among species and sex, and to determine if there are morphologically distinct populations of Ixodes scapularis. My collections were primarily composed of two medically important species known to harbour harmful pathogens: Dermacentor variabilis and Ixodes scapularis. Linear discriminant analyses of these two species found that dorsal and ventral landmarks categorized individuals by their respective species and sex with an accuracy of at least 99 %. Individuals of I. scapularis could be accurately assigned to their geographic origin with an accuracy of 65 % to 77 %. Additionally, this analysis identified individuals with abnormal morphologies that may represent novel or cryptic species. Future research should combine both morphometric and genetic approaches to increase the robustness of species identification and provide additional evidence for tick diversity that may lead to better mitigation and management solutions for these critical vectors of zoonotic 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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