Gimme shelter – the relative sensitivity of parasitic nematodes with direct and indirect life cycles to climate change
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is expected to alter the dynamics of host-parasite systems globally. One key element in developing predictive models for these impacts is the life cycle of the parasite. It is, for example, commonly assumed that parasites with an indirect life cycle would be more sensitive to changing environmental conditions than parasites with a direct life cycle due to the greater chance that at least one of their obligate host species will go extinct. Here, we challenge this notion by contrasting parasitic nematodes with a direct life cycle against those with an indirect life cycle. Specifically, we suggest that behavioral thermoregulation by the intermediate host may buffer the larvae of indirectly transmitted parasites against temperature extremes, and hence climate warming. We term this the 'shelter effect'. Formalizing each life cycle in a comprehensive model reveals a fitness advantage for the direct life cycle over the indirect life cycle at low temperatures, but the shelter effect reverses this advantage at high temperatures. When examined for seasonal environments, the models suggest that climate warming may in some regions create a temporal niche in mid-summer that excludes parasites with a direct life cycle, but allows parasites with an indirect life cycle to persist. These patterns are amplified if parasite larvae are able to manipulate their intermediate host to increase ingestion probability by definite hosts. Furthermore, our results suggest that exploiting the benefits of host sheltering may have aided the evolution of indirect life cycles. Our modeling framework utilizes the Metabolic Theory of Ecology to synthesize the complexities of host behavioral thermoregulation and its impacts on various temperature-dependent parasite life history components in a single measure of fitness, R0 . It allows quantitative predictions of climate change impacts, and is easily generalized to many host-parasite systems.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».