Prevalence-Dependent Costs of Parasite Virulence
Notice bibliographique
Résumé
Costs of parasitism are commonly measured by comparing the performance of infected groups of individuals to that of uninfected control groups. This measure potentially underestimates the cost of parasitism because it ignores indirect costs, which may result from the modification of the competitiveness of the hosts by the parasite. In this context, we used the host-parasite system consisting of the yellow fever mosquito Aedes aegypti and the microsporidian parasite Vavraia culicis to address this question: Do infected individuals exert a more or less intense intraspecific competition than uninfected individuals? Our experimental results show that, indeed, infected hosts incur a direct cost of parasitism: It takes them longer to become adults than uninfected individuals. They also incur an indirect cost, however, which is actually larger than the direct cost: When grown in competition with uninfected individuals they develop even slower. The consequence of this modification of competitiveness is that, in our system, the cost of parasitism is underestimated by the traditional measure. Moreover, because the indirect cost depends on the frequency of interactions between infected and uninfected individuals, our results suggest that the real cost of parasitism, i.e., virulence, is negatively correlated with the prevalence of the parasite. This link between prevalence and virulence may have dynamical consequences, such as reducing the invasion threshold of the parasite, and evolutionary consequences, such as creating a selection pressure maintaining the host's constitutive resistance to the parasite.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».