Virulence evolution and the trade‐off hypothesis: history, current state of affairs and the future
Notice bibliographique
Résumé
It has been more than two decades since the formulation of the so-called 'trade-off' hypothesis as an alternative to the then commonly accepted idea that parasites should always evolve towards avirulence (the 'avirulence hypothesis'). The trade-off hypothesis states that virulence is an unavoidable consequence of parasite transmission; however, since the 1990s, this hypothesis has been increasingly challenged. We discuss the history of the study of virulence evolution and the development of theories towards the trade-off hypothesis in order to illustrate the context of the debate. We investigate the arguments raised against the trade-off hypothesis and argue that trade-offs exist, but may not be of the simple form that is usually assumed, involving other mechanisms (and life-history traits) than those originally considered. Many processes such as pathogen adaptation to within-host competition, interactions with the immune system and shifting transmission routes, will all be interrelated making sweeping evolutionary predictions harder to obtain. We argue that this is the heart of the current debate in the field and while species-specific models may be better predictive tools, the trade-off hypothesis and its basic extensions are necessary to assess the qualitative impacts of virulence management strategies.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».