The influence of larval density, food stress, and parasitism on the bionomics of the dengue vector Aedes aegypti (Diptera: Culicidae): implications for integrated vector management
Notice bibliographique
Résumé
New larval control strategies for integrated vector management of Aedes aegypti are in high demand, including the use of biological control agents. Exposure of Aedes aegypti to parasites, starvation, and overcrowded conditions during larval development reduces the probability of survival to eclosion, can directly affect fitness parameters such as adult size and fecundity, and can affect the size, provisioning, and viability of eggs produced by females. We compared these parameters after exposing larvae to 1) abundant food at low larval densities, 2) food deprivation and high larval density, and 2) infection with the endoparasite Plagiorchis elegans, an entomopathogenic digenean trematode. Female mosquitoes that eclosed from larval conditions of starvation and overcrowding were smaller and laid fewer and smaller eggs than controls. The proportion of females to complete an oviposition cycle was reduced in the P. elegans-infected treatment group. Parasite load was negatively correlated with wing length and egg size. Infection of Ae. aegypti with P. elegans has sublethal effects and may reduce population-level reproductive output, but one-time low-density P. elegans exposure does not have sufficient effect on Ae. aegypti fitness parameters to be considered a viable biocontrol option.
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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 ».