Relative host body condition and food availability influence epidemic dynamics: a<i>Poecilia reticulata-Gyrodactylus turnbulli</i>host-parasite model
Notice bibliographique
Résumé
Understanding disease transmission is important to species management and human health. Host body condition, nutrition and disease susceptibility interact in a complex manner, and while the individual effects of these variables are well known, our understanding of how they interact and translate to population dynamics is limited. Our objective was to determine whether host relative body condition influences epidemic dynamics, and how this relationship is affected by food availability. Poecilia reticulata (guppies) of roughly similar size were selected and assembled randomly into populations of 10 guppies assigned to 3 different food availability treatments, and the relative condition index (Kn) of each fish was calculated. We infected 1 individual per group ('source' fish) with Gyrodactyus turnbulli and counted parasites on each fish every other day for 10 days. Epidemic parameters for each population were analysed using generalized linear models. High host Kn-particularly that of the 'source' fish-exerted a positive effect on incidence, peak parasite burden, and the degree of parasite aggregation. Low food availability increased the strength of the associations with peak burden and aggregation. Our findings suggest that host Kn and food availability interact to influence epidemic dynamics, and that the condition of the individual that brings the parasite into the host population has a profound impact on the spread of infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».