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Record W776518047 · doi:10.71781/20139

Phylogéographie comparée de la souris à pattes blanches et de la souris sylvestre, deux vecteurs de la maladie de Lyme au Québec

2013· dissertation· fr· W776518047 on OpenAlexfundaboutno aff
Jessica Fiset

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2013
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicInsect and Pesticide Research
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de MontréalGénome QuébecInstitut National de Santé Publique du QuébecNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
KeywordsGeographyBiologyHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Mon étude vise à évaluer la propagation d’une zoonose en émergence au Québec, la maladie de Lyme, en conséquence du réchauffement climatique. Le pathogène responsable de cette infection, Borrelia burgdorferi, est transmis par l’intermédiaire d’une tique parasite, Ixodes scapularis, de plus en plus commune au Québec en raison de l’augmentation de la température moyenne du climat depuis les dernières décennies. Puisque la tique a une capacité de déplacement très restreinte, on s'attend à ce que sa dispersion soit liée à celle de son hôte primaire, soit la souris à pattes blanches (Peromyscus leucopus). Je décrirai donc d’abord les espèces impliquées, leur écologie et leur rôle dans ce système à trois niveaux (hôte/pathogène/vecteur). Puis, à l’aide de séquences d’ADN mitochondrial, je comparerai la phylogéographie des deux principales espèces de souris au Québec, la souris à pattes blanches et la souris sylvestre (P. maniculatus). Des analyses d’arbres et de réseaux d’haplotypes ont révélé des différences significatives dans la structure génétique et ainsi montré que les populations de P. leucopus seraient en expansion dans le sud du Québec. Cette étude nous a finalement permis d’émettre des hypothèses sur le patron d’établissement de la maladie de Lyme au Québec.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.193
Threshold uncertainty score0.389

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.299 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes2
Has abstractyes

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Same venueOpen MINDSame topicInsect and Pesticide ResearchFrench-language works237,207