Life-history plasticity in hosts (<i>Lymnaea elodes</i>) exposed to differing resources and parasitism
Notice bibliographique
Résumé
Assessing phenotypic expression across environments is essential for understanding the evolution of life histories, yet relatively few studies have empirically determined the role that multiple environmental factors play in altering animal phenotypes. We used a multifactorial approach to investigate the effects of both infection of Echinostoma revolutum (Frölich, 1802) and nutrient availability on phenotypic expressions in lines of the snail Lymnaea elodes (Say, 1821). Lines were initially established via selfing events followed by breeding (within lines) over the next four generations. Juveniles from each line were then size-matched and randomly exposed to parasite (exposed / sham-exposed) and diet (high protein / low protein) treatments, generating a 2 (line) × 2 (diet) × 2 (exposure) factorial design. Snail growth, reproduction, and survival were monitored over 5 weeks. Analyses revealed an interactive effect of host line and infection status on host growth. Main effects of both snail line and diet also significantly influenced host growth. Reproductive patterns differed between lines, with snails from one line producing egg masses and eggs in all treatments, and snails from the second line producing minimal eggs in only a single treatment. Snail survival remained similar between snail lines. Results from this study suggest that snail life-history traits can vary dramatically as a result of host genetics, the environment, and the interaction between these factors. Reasons for the occurrence and maintenance of this variability in life-history traits are discussed.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».