Network Analysis of Translocated Takahe Populations to Identify Disease Surveillance Targets

Authors

  • ZOË L. GRANGE,

    1. Allan Wilson Centre for Molecular Ecology and Evolution, Massey University, Palmerston North, New Zealand
    2. mEpiLab, Infectious Disease Research Centre, Institute of Veterinary, Animal and Biomedical Sciences, Massey University, Palmerston North, New Zealand
    3. Wildbase, Institute of Veterinary, Animal and Biomedical Sciences, Massey University, Palmerston North, New Zealand
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  • MARY VAN ANDEL,

    1. Allan Wilson Centre for Molecular Ecology and Evolution, Massey University, Palmerston North, New Zealand
    2. Animals and Marine Surveillance & Investigation Team, Investigation and Diagnostics Centres and Response Directorate, Ministry for Primary Industries, Wellington, New Zealand
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  • NIGEL P. FRENCH,

    1. Allan Wilson Centre for Molecular Ecology and Evolution, Massey University, Palmerston North, New Zealand
    2. mEpiLab, Infectious Disease Research Centre, Institute of Veterinary, Animal and Biomedical Sciences, Massey University, Palmerston North, New Zealand
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  • BRETT D. GARTRELL

    1. Allan Wilson Centre for Molecular Ecology and Evolution, Massey University, Palmerston North, New Zealand
    2. Wildbase, Institute of Veterinary, Animal and Biomedical Sciences, Massey University, Palmerston North, New Zealand
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Abstract

Social network analysis is being increasingly used in epidemiology and disease modeling in humans, domestic animals, and wildlife. We investigated this tool in describing a translocation network (area that allows movement of animals between geographically isolated locations) used for the conservation of an endangered flightless rail, the Takahe (Porphyrio hochstetteri). We collated records of Takahe translocations within New Zealand and used social network principles to describe the connectivity of the translocation network. That is, networks were constructed and analyzed using adjacency matrices with values based on the tie weights between nodes. Five annual network matrices were created using the Takahe data set, each incremental year included records of previous years. Weights of movements between connected locations were assigned by the number of Takahe moved. We calculated the number of nodes (itotal) and the number of ties (ttotal) between the nodes. To quantify the small-world character of the networks, we compared the real networks to random graphs of the equivalent size, weighting, and node strength. Descriptive analysis of cumulative annual Takahe movement networks involved determination of node-level characteristics, including centrality descriptors of relevance to disease modeling such as weighted measures of in degree (kiin), out degree (kiout), and betweenness (Bi). Key players were assigned according to the highest node measure of kiin, kiout, and Bi per network. Networks increased in size throughout the time frame considered. The network had some degree small-world characteristics. Nodes with the highest cumulative tie weights connecting them were the captive breeding center, the Murchison Mountains and 2 offshore islands. The key player fluctuated between the captive breeding center and the Murchison Mountains. The cumulative networks identified the captive breeding center every year as the hub of the network until the final network in 2011. Likewise, the wild Murchison Mountains population was consistently the sink of the network. Other nodes, such as the offshore islands and the wildlife hospital, varied in importance over time. Common network descriptors and measures of centrality identified key locations for targeting disease surveillance. The visual representation of movements of animals in a population that this technique provides can aid decision makers when they evaluate translocation proposals or attempt to control a disease outbreak.

Análisis de Redes de Poblaciones de Takahe Translocadas para Identificar Objetivos de Supervivencia a Enfermedades

Resumen

El análisis de redes sociales actualmente se usa cada vez más en la epidemiología y el modelado de enfermedades en humanos, animales domésticos y vida silvestre. Investigamos esta herramienta en la descripción de una red de translocación (un área que permite el movimiento de animales entre localidades aisladas geográficamente) usada para la conservación de un calamón no volador en peligro de extinción, el Takahe (Porphyrio hochstetteri). Cotejamos registros de translocaciones de Takahe dentro de Nueva Zelanda y usamos los principios de las redes sociales para describir la conectividad de la red de translocación. Esto quiere decir que las redes se construyeron y analizaron usando matrices de proximidad con valores basados en los pesos de unión entre nodos. Se crearon cinco matrices de redes anuales usando el juego de datos del Takahe, cada año incremental incluyó registros de años previos. Se asignó el peso de los movimientos entre localidades conectadas dependiendo del número de Takahe que se movían. Calculamos el número total de nodos (itotal) y el número de uniones (ttotal) entre los nodos. Para cuantificar la característica de pequeño mundo de las redes, comparamos al azar a las redes verdaderas con gráficas de tamaño equivalente, peso y fuerza de nodo. El análisis descriptivo del movimiento acumulativo anual de Takake involucró la determinación de las características del nivel del nodo, incluyendo descriptores de centralidad de relevancia para el modelado de enfermedades como medidas valoradas de grado interno (kiin), grado externo (kiout) y entre-distancia (Bi). Los factores determinantes se asignaron de acuerdo a la medida más alta de nodo de Key kiin, kiout y Bi por red. Las redes incrementaron en tamaño a lo largo del marco de tiempo que se consideró. La red tuvo cierto grado de características de pequeño mundo. Los nodos conectados por los pesos de unión acumulativos más altos fueron los del centro de reproducción en cautiverio, y las Montañas Murchison y dos islas. La parte determinante fluctuó entre el centro de reproducción en cautiverio y las Montañas Murchison. Las redes acumulativas identificaron al centro de reproducción en cautiverio cada año como el centro de la red hasta la red final en 2011. La población silvestre de las Montañas Murchison fue constantemente el vertedero de la red. Otros nodos, como las islas y el hospital de vida silvestre, variaron en importancia con respecto al tiempo. Los descriptores comunes de red y las medidas de centralidad identificaron localidades claves para enfocarse en la supervivencia a la enfermedad. La representación visual de los movimientos de los animales en una población que esta técnica proporciona puede ayudar a los tomadores de decisiones cuando tengan que evaluar propuestas de translocación o intenten controlar un brote de enfermedad.

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