Ecology and evolution of pathogens in natural populations of Lepidoptera
Notice bibliographique
Résumé
Pathogens are ubiquitous in insect populations and yet few studies examine their dynamics and impacts on host populations. We discuss four lepidopteran systems and explore their contributions to disease ecology and evolution. More specifically, we elucidate the role of pathogens in insect population dynamics. For three species, western tent caterpillars, African armyworm and introduced populations of gypsy moth, infection by nucleopolyhedrovirus (NPV) clearly regulates host populations or reduces their outbreaks. Transmission of NPV is largely horizontal although low levels of vertical transmission occur, and high levels of covert infection in some cases suggest that the virus can persist in a nonsymptomatic form. The prevalence of a mostly vertically transmitted protozoan parasite, Ophryocystis elektroscirrha, in monarch butterflies is intimately related to their migratory behaviour that culls highly infected individuals. Virulence and transmission are positively related among genotypes of this parasite. These systems clearly demonstrate that the interactions between insects and pathogens are highly context dependent. Not only is the outcome a consequence of changes in density and genetic diversity: environmental factors, particularly diet, can have strong impacts on virulence, transmission and host resistance or tolerance. What maintains the high level of host and pathogen diversity in these systems, however, remains a question.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».