Patterns of parasitism and body size in red squirrels (Tamiasciurus hudsonicus)
Notice bibliographique
Résumé
Parasites use their hosts for nutrition, shelter, and even dispersal; the latter can result in sex-biased parasite distribution. Host sex-biased parasitism has been well documented in vertebrates, including mammals, and males are often more parasitized than females. Male-biased parasitism is often attributed to sexual size dimorphism, with larger animals being more parasitized. Here, we used a natural population of red squirrels ( Tamiasciurus hudsonicus (Erxleben, 1777)), a species without sexual size dimorphism, to test for sex-biased parasitism in ectoparasites and intestinal helminth parasites. We also tested for size-dependent parasitism to determine the importance of body size on parasitism. We predicted that males would be more parasitized and that larger individuals would be more parasitized. As well, we predicted a male-biased flea distribution on male squirrels. Parasitism fluctuated over the course of 4 months, with flea infection peaking in August and helminth infection peaking in June. We found evidence of male-biased parasitism in helminth and ectoparasite infections. Flea infection was weakly correlated with body size in females but not in males, while no correlation was found between body size and helminth infection. Lastly, fleas had a female-biased population; however, male fleas were more likely to be found on male squirrels, and this could be to maximize dispersal to avoid inbreeding.
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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) | 0,001 | 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 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 ».