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Enregistrement W2142905413 · doi:10.1086/664458

Allee Effects May Slow the Spread of Parasites in a Coastal Marine Ecosystem

2012· article· en· W2142905413 sur OpenAlexaff
Martin Krkošek, Brendan Connors, Mark A. Lewis, Robert Poulin

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSimon Fraser UniversityVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllee effectBiologyBiological dispersalEcologyPopulationColonizationZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Allee effects are thought to mediate the dynamics of population colonization, particularly for invasive species. However, Allee effects acting on parasites have rarely been considered in the analogous process of infectious disease establishment and spread. We studied the colonization of uninfected wild juvenile Pacific salmon populations by ectoparasitic salmon lice (Lepeophtheirus salmonis) over a 4-year period. In a data set of 68,376 fish, we observed 85 occurrences of precopular pair formation among 1,259 preadult female and 613 adult male lice. The probability of pair formation was dependent on the local abundance of lice, but this mate limitation is likely offset somewhat by mate-searching dispersal of males among host fish. A mathematical model of macroparasite population dynamics that incorporates the empirical results suggests a high likelihood of a demographic Allee effect, which can cause the colonizing parasite populations to die out. These results may provide the first empirical evidence for Allee effects in a macroparasite. Furthermore, the data give a rare detailed view of Allee effects in colonization dynamics and suggest that Allee effects may dampen the spread of parasites in a coastal marine ecosystem.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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