Loss of migratory behaviour increases infection risk for a butterfly host
Notice bibliographique
Résumé
Long-distance animal migrations have important consequences for infectious disease dynamics. In some cases, migration lowers pathogen transmission by removing infected individuals during strenuous journeys and allowing animals to periodically escape contaminated habitats. Human activities are now causing some migratory animals to travel shorter distances or form sedentary (non-migratory) populations. We focused on North American monarch butterflies and a specialist protozoan parasite to investigate how the loss of migratory behaviours affects pathogen spread and evolution. Each autumn, monarchs migrate from breeding grounds in the eastern US and Canada to wintering sites in central Mexico. However, some monarchs have become non-migratory and breed year-round on exotic milkweed in the southern US. We used field sampling, citizen science data and experimental inoculations to quantify infection prevalence and parasite virulence among migratory and sedentary populations. Infection prevalence was markedly higher among sedentary monarchs compared with migratory monarchs, indicating that diminished migration increases infection risk. Virulence differed among parasite strains but was similar between migratory and sedentary populations, potentially owing to high gene flow or insufficient time for evolutionary divergence. More broadly, our findings suggest that human activities that alter animal migrations can influence pathogen dynamics, with implications for wildlife conservation and future disease risks.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».