A multi-scale investigation of the relationship between host diversity and Lyme disease
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates the relationship between host diversity and Lyme disease. There are two main hypotheses linking host diversity to Lyme disease incidence; the first, the "dilution effect" hypothesis predicts a negative relationship, while the second, the "amplification effect" hypothesis predicts a positive relationship. Research to date suggests that the diversity-Lyme disease relationship is more nuanced than either of these hypotheses, such that the observed relationship may be dependent upon the particular temporal or spatial scale of observation, among other factors. In my first chapter, I review previous theory, models, and empirical evidence relating to the host diversity-Lyme disease relationship. Chapter 2 is a statistical investigation, using generalized linear mixed models, of the relationship between tick host species richness and Lyme disease incidence in the United States from 1992 to 2011. We found an increasingly negative relationship between host diversity and disease incidence in time, indicating an increasing dilution effect. Chapter 3 is a statistical analysis, again using a generalized linear mixed model, of the relationship between small mammal diversity and the density of Borrelia burgdorferi infection, the pathogen responsible for Lyme disease in 27 forest sites in Southern Quebec in 2011, 2012, and 2013. We found a positive relationship between small mammal diversity and the density of Borrelia burgdorferi, indicating an amplification effect. We then explored the mechanisms driving this diversity-disease relationship in Southern Quebec using structural equation models. The contrasting findings of these two studies, which take place at different spatial and temporal scales, as well as at different degrees of Lyme disease emergence, reinforce previous findings that the diversity-Lyme disease relationship is highly context-dependent.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».