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Enregistrement W1982770293 · doi:10.1086/673238

Allee Effect from Parasite Spill-Back

2013· article· en· W1982770293 sur OpenAlexaff
Martin Krkošek, Jaime Ashander, L. Neil Frazer, Mark A. Lewis

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of AlbertaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllee effectBiologyHost (biology)WildlifePopulationEcologyParasite hostingPredationAbundance (ecology)Zoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exchange of native pathogens between wild and domesticated animals can lead to novel disease threats to wildlife. However, the dynamics of wild host-parasite systems exposed to a reservoir of domesticated hosts are not well understood. A simple mathematical model reveals that the spill-back of native parasites from domestic to wild hosts may cause a demographic Allee effect in the wild host population. A second model is tailored to the particulars of pink salmon (Oncorhynchus gorbuscha) and salmon lice (Lepeophtheirus salmonis), for which parasite spill-back is a conservation and fishery concern. In both models, parasite spill-back weakens the coupling of parasite and wild host abundance-particularly at low host abundance-causing parasites per host to increase as a wild host population declines. These findings show that parasites shared across host populations have effects analogous to those of generalist predators and can similarly cause an unstable equilibrium in a focal host population that separates persistence and extirpation. Allee effects in wildlife arising from parasite spill-back are likely to be most pronounced in systems where the magnitude of transmission from domestic to wild host populations is high because of high parasite abundance in domestic hosts, prolonged sympatry of domestic and wild hosts, a high transmission coefficient for parasites, long-lived parasite larvae, and proximity of domesticated populations to wildlife migration corridors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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