PubMed دسترسی آزاد

Modelling plant disease spread via high-resolution human mobility networks.

استودیوی صوتی مقاله

پخش حرفه‌ای فارسی و انگلیسی

در حال بررسی نسخه‌های صوتی ذخیره‌شده…

صوت تولیدشده با هوش مصنوعی است. برای کاربرد علمی یا درمانی، متن و منبع اصلی را بررسی کنید.
خواندن هوشمند فارسی و انگلیسی در حال آماده‌سازی صداهای مرورگر…
تنظیم صدای طبیعی و سرعت

صداهایی که در نامشان «Natural»، «Neural» یا «Online» دیده می‌شود معمولاً طبیعی‌ترند. انتخاب صدا به صداهای نصب‌شده در ویندوز و مرورگر شما بستگی دارد.

چکیده اصلی

Human mobility plays a crucial role in the spread of human diseases but is rarely quantified in plant disease epidemics. To address this gap, we integrate a unique, high-resolution network of human movements in New Zealand with a metapopulation model to mechanistically simulate pathogen transmission. We calibrate the model on the nationwide 2010 kiwifruit vine disease (Psa-V) outbreak and show that it reproduces the observed spatio-temporal spread, confirming that the human mobility network is a strong foundation for modelling human-mediated transmission dynamics. By analysing spatial infection trends, we find that most dispersal occurs locally, as often illustrated in the plant-outbreak literature. However, sporadic long-range connections are necessary to model a nationwide outbreak. Using the model as an in silico laboratory, we demonstrate that the severity of human-mediated pathogen transmission is highly sensitive to the timing and location of initial importation. We observe a potential causal link between seasonal labour patterns and epidemic risk in high-traffic seasons. This study showcases a novel data-driven framework for modelling the spatio-temporal spread of agricultural pathogens when human-mediated dispersal is epidemiologically relevant, underscoring the importance of leveraging human mobility networks for building better biosecurity systems.

نتیجه فارسی

این مطالعه یک مدل مکانیکی را برای شبیه‌سازی انتشار بیماری‌های گیاهی با استفاده از شبکه حرکتی انسانی با رزولوشن بالا در نیوزیلند توسعه می‌دهد. مدل بر اساس پاندمی Psa-V در سال ۲۰۱۰ تنظیم و اعتبارسنجی شده است و نشان می‌دهد که اکثر پراکنش‌ها محلی است، اما اتصالات طول‌مدت پراکنده برای پوشش یک پاندمی سراسری ضروری هستند. شدت انتقال mediated توسط انسان به زمان و مکان ورود اولیه بسیار حساس است.

  • مدل با استفاده از شبکه حرکتی انسانی با رزولوشن بالا و داده‌های پاندمی Psa-V در سال ۲۰۱۰ تنظیم شده است.
  • اکثر پراکنش‌ها محلی است، اما اتصالات طول‌مدت پراکنده برای مدل‌سازی پاندمی سراسری ضروری هستند.
  • شدت انتقال mediated توسط انسان به زمان و مکان ورود اولیه بسیار حساس است.
  • یک ارتباط بالقوه بین الگوهای فصلی نیروی کار و ریسک اپیدمی در فصول شلوغی وجود دارد.

ترجمه فارسی چکیده

حرکت انسان نقش مهمی در انتشار بیماری‌های انسانی دارد، اما در پاندمی‌های بیماری‌های گیاهی کمتر کمیتی شده است. برای پر کردن این خلاء، ما یک شبکه منحصر به فرد و با رزولوشن بالا از حرکت‌های انسانی در نیوزیلند را با یک مدل متاپولولوژیک ادغام می‌کنیم تا انتقال عامل بیماری‌زا را مکانیکی شبیه‌سازی کنیم. ما مدل را بر اساس پاندمی سرطان انگور (Psa-V) در سال ۲۰۱۰ در سراسر کشور تنظیم می‌کنیم و نشان می‌دهیم که آن انتشار مکانی-زمانی مشاهده‌شده را بازتولید می‌کند، که تأیید می‌کند که شبکه حرکتی انسانی پایه‌ای قوی برای مدل‌سازی دینامیک‌های انتقال mediated توسط انسان است. با تحلیل روند‌های عفونت مکانی، ما می‌یابیم که اکثر پراکنش‌ها محلی است، اما اتصالات طول‌مدت پراکنده برای مدل‌سازی یک پاندمی سراسری ضروری هستند. با استفاده از مدل به عنوان یک آزمایشگاه in silico، ما نشان می‌دهیم که شدت انتقال عامل بیماری mediated توسط انسان به زمان و مکان ورود اولیه بسیار حساس است. ما یک ارتباط علت‌معلولی بالقوه بین الگوهای فصلی نیروی کار و ریسک اپیدمی در فصول شلوغی را مشاهده می‌کنیم. این مطالعه یک چارچوب جدید داده‌محور را برای مدل‌سازی انتشار مکانی-زمانی عوامل بیماری‌زا کشاورزی نشان می‌دهد.

روش پژوهش

مدل متاپولولوژیک با یک شبکه حرکتی انسانی با رزولوشن بالا در نیوزیلند ادغام شد. مدل بر اساس پاندمی Psa-V در سال ۲۰۱۰ در سراسر کشور تنظیم و اعتبارسنجی شد.

محدودیت‌ها

محدودیت‌ها در متن گزارش نشده‌اند.

استخراج ساختاریافته از متن منبع

نمای PICO و پیامدها

جمعیت
نیوزیلند
مداخله/مواجهه
مدل‌سازی انتشار بیماری‌های گیاهی mediated توسط انسان
مقایسه
ندارد
حجم نمونه
ندارد

متن کامل اصلی

نسخه دارای مجوز در منبع علمی در دسترس است.

لینک مستقیم از metadata منبع گرفته شده و در تب جدید باز می‌شود.

باز کردن متن کامل

کلیدواژه‌ها

biosecuritydisease spreadmathematical modellingmobility networknetworksplant disease
در همین زیرشاخه

مقاله‌های مرتبط

PubMed2026

The Impact of Infectious Disease Severity on Stigma Associated With Affected Regions: A Facial Representation Perspective.

Individuals from regions affected by infectious disease outbreaks may be stigmatized because others hold negative mental images-or mental representations-of them. This study investigated whether such outbreaks lead to the formation of negative mental representations of residents in affected areas and explored the role of disease severity in this process. Study 1 revealed that during the early stages of the COVID-19 epidemic, the public…

PubMed2026

Impact of Community Factors on Mental and Physical Health During Successive Waves of COVID-19 Pandemic in China.

This study examined how community factors impacted well-being during the COVID-19 pandemic in China. Data were collected at two time points: Time 1 (T1) in September 2021 (N = 992) when COVID-19 cases stabilized, and Time 2 (T2) in January 2023 (N = 497) during a sudden outbreak of new infected cases. At T1, perceived community safety and sense of community directly affected depression, anxiety, and physical health symptoms, with sense…

PubMed2026

Narrative Numbing and the Politics of Public Health Emergencies.

We examine how political polarization and prolonged crisis governance contribute to narrative numbing in public health emergencies and explore how these dynamics reshape executive emergency powers in the United States. Using Google Trends data, we assess changes in public attention to the opioid epidemic. We follow this with an explanatory case study of Pennsylvania's opioid state of emergency and a comparative review of national legis…

PubMed2026

Psychoeducational Challenges of Dyslexic Children During the COVID-19 Pandemic: A Systematic Review.

Dyslexic students faced psychological and educational challenges during the COVID-19 pandemic and online learning, including increased anxiety, low self-esteem, reduced reading interest, limited access to educational technologies, insufficient teacher support, and difficulties with reading fluency and concentration. Examining these challenges is crucial for implementing effective measures and enhancing post-pandemic learning. This stud…