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Enregistrement W2126384364 · doi:10.1371/journal.ppat.1001006

The Coevolution of Virulence: Tolerance in Perspective

2010· review· en· W2126384364 sur OpenAlexaff
Tom J. Little, David M. Shuker, Nick Colegrave, Troy Day, Andrea L. Graham

Notice bibliographique

RevuePLoS Pathogens · 2010
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNatural Environment Research CouncilSight Research UKWellcome Trust
Mots-clésCoevolutionBiologyAdaptation (eye)Antagonistic CoevolutionVirulenceHost (biology)Experimental evolutionEvolutionary biologyPollinatorEcologyPollinationGeneticsGeneSexual selectionSexual conflictPollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coevolutionary interactions, such as those between host and parasite, predator and prey, or plant and pollinator, evolve subject to the genes of both interactors. It is clear, for example, that the evolution of pollination strategies can only be understood with knowledge of both the pollinator and the pollinated. Studies of the evolution of virulence, the reduction in host fitness due to infection, have nonetheless tended to focus on parasite evolution. Host-centric approaches have also been proposed--for example, under the rubric of "tolerance", the ability of hosts to minimize virulence without necessarily minimizing parasite density. Within the tolerance framework, however, there is room for more comprehensive measures of host fitness traits, and for fuller consideration of the consequences of coevolution. For example, the evolution of tolerance can result in changed selection on parasite populations, which should provoke parasite evolution despite the fact that tolerance is not directly antagonistic to parasite fitness. As a result, consideration of the potential for parasite counter-adaptation to host tolerance--whether evolved or medially manipulated--is essential to the emergence of a cohesive theory of biotic partnerships and robust disease control strategies.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations203
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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