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Enregistrement W7075359460

Special Issue: Emerging Wildlife Viral Diseases

2022· article· en· W7075359460 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearchOnline at James Cook University (James Cook University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeWildlife tradeEbola virusEmerging infectious diseaseWest Nile virusHost (biology)MonkeypoxHabitatDisease reservoirPandemicZoonosis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Extract] The past several decades have seen the emergences of novel viral infectious diseases increase steadily in wildlife populations globally [1,2,3,4,5,6,7,8]. Emerging viral diseases are acknowledged as an apparently growing trend of threats to wildlife and act as the source of a series of high-impact diseases recently emerging as pathogens affecting humans [9]. Most emerging viral pathogens, including Ebola and Marburg virus, human immunodeficiency virus virus-1 and -2, Nipah, Sin Nombre virus, Hendra and Menangle virus, West Nile virus, Middle East respiratory syndrome, and different subtypes of avian influenza, originate in wildlife and spill over into human hosts due to a range of ecological, demographic, and socio-economic changes [10]. Diseases caused by viruses, recently exemplified by the spread of SARS-CoV-2 (COVID-19) to human populations, also threaten wild animals from amphibians to mammals [8]. Habitat destructions, pollution, and international trade are among the factors contributing to a growing opportunity for viruses to spread to new hosts and cause disease. Three independent studies deal with the emergency of novel viruses such as the protoparvovirus [11], a number of mongoose-associated circoviruses and cycloviruses [12], and a poxvirus, cheloniid poxvirus 1 (ChePV-1) [1]. Using various deployed approaches, the detected novel Newlavirus, a protoparvovirus of foxes in Newfoundland and Labrador, was shown to be 38.7–54.1% identical to the members of the genus Protoparvovirus, compared to NS1 proteins [11]. Although some aspects of novel protoparvovirus ecology were examined, future studies will require the assessment of the host specificity and its geographical distribution. In a study on Circoviridae [12], 76 of 83 of apparently healthy small Indian mongooses were investigated using PCR and determined complete genomes of three mongoose-associated circoviruses and six cycloviruses. Although the detected circoviruses in this study show a strong phylogenetic congruence with other animal and human origin circoviruses, it is unknown whether the detected circoviruses/cycloviruses have the ability to replicate in the mongoose host or are derived from dietary origin during prey–predator interaction [12].

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,005

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,184 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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