加拿大野生钻水鸭(Anas spp.)禽流感病毒生态学研究数据

该数据集来自加拿大跨部门野生鸟类流感调查,于2005至2011年间对近20,000只外观健康的野生钻水鸭(七个物种)进行禽流感病毒检测,覆盖加拿大不列颠哥伦比亚省及东部省份等地

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表格分类dabbling ducksAnas discorsavian influenza virusAnas rubripesmigratory waterfowlAnas spp.Anas platyrhynchosAnas streperaAnas acutadisease ecologyAnas americanaAnas carolinensis
The ecology of avian influenza viruses in wild dabbling ducks (Anas spp.) in Canada

基本信息

模态
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分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

加拿大野生钻水鸭(Anas spp.)禽流感病毒生态学研究数据

The ecology of avian influenza viruses in wild dabbling ducks (Anas spp.) in Canada

该数据集来自加拿大跨部门野生鸟类流感调查,于2005至2011年间对近20,000只外观健康的野生钻水鸭(七个物种)进行禽流感病毒检测,覆盖加拿大不列颠哥伦比亚省及东部省份等地。数据包含年龄、性别、种群结构等生态与人口学变量,可用于识别和评估低致病性禽流感病毒感染的相关因素,支持疾病生态学分析与风险建模(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):禽流感病毒(AIV)的发生和传播在世界许多地区(包括北美)仍然是重要的野生动物和人类健康问题。通过加拿大跨部门野生鸟类流感调查,2005年至2011年间对近20,000只外观健康的野生钻水鸭(七个物种)进行了AIV检测。我们利用这些数据来识别和评估加拿大各地野生钻水鸭(Anas spp.)中低致病性AIV感染的生态和人口学相关因素。广义线性混合效应模型分析显示,与成年鸟相比,孵化年鸟类的AIV感染风险更高,并且与种群中孵化年鸟类的高比例呈正相关。在不列颠哥伦比亚省和加拿大东部省份,雄性比雌性更可能被感染,但年龄和性别队列之间的关系更为复杂,fo

【主题与分类】

主题标签:dabbling ducks、Anas discors、avian influenza virus、Anas rubripes、migratory waterfowl、Anas spp.、Anas platyrhynchos、Anas strepera、Anas acuta、disease ecology。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa4ded1451c4fc80bce57faf6e25bbcb645e00c25d60de164aa34970fe64998d6

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

禽流感病毒(AIV)的发生和传播在世界许多地区,包括北美,仍然是重要的野生动物和人类健康问题。通过加拿大跨机构野生鸟类流感调查,2005年至2011年间,对近20,000只表面健康的野生涉水鸭(七个物种)进行了AIV检测。我们利用这些数据来识别和评估加拿大各地野生涉水鸭(Anas spp.)中低致病性AIV感染的生态和人口统计学相关因素。广义线性混合效应模型分析显示,与成年鸟相比,当年出生鸟感染AIV的风险更高,并且与种群中当年出生鸟的高比例呈正相关。在不列颠哥伦比亚省和加拿大东部省份,雄性比雌性更易感染,但在草原省份,年龄和性别队列之间的关系更为复杂。在加拿大东部和不列颠哥伦比亚省,物种效应明显,其中水鸭(A. discors和/或A. carolinensis)比绿头鸭(A. platyrhynchos)更不易感染。

在加拿大东部和草原省份,AIV感染风险随繁殖种群密度的增加而上升;在加拿大东部,采样前较低的温度与较高的AIV感染概率相关。我们的结果为水禽中与AIV感染相关的生态和人口学因素提供了新的见解。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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