Contaminant effects on host-parasite interactions: atrazine, frogs, and trematodes
Notice bibliographique
Résumé
The effects of contaminants on multispecies interactions can be difficult to predict. The herbicide atrazine is commonly used in North America for corn crops, runs off into wetlands, and has been implicated in the increasing susceptibility of larval frogs to trematode parasites. Using experimental challenges with free-living stages of trematodes (cercariae), it was found that Rana sylvatica tadpoles exposed to 30 microg/L of atrazine had significantly higher intensity of parasitism than did larval frogs either not exposed or exposed to 3 microg/L of atrazine. This result could not be explained by high concentrations of atrazine diminishing antiparasite behavior of tadpoles. Furthermore, when tadpoles and cercariae both were exposed to the same concentration of atrazine, either 3 or 30 microg/L, the abundance of formed cysts was not different from the condition in which both were housed at 0 microg/L of atrazine. Atrazine appears to be debilitating to both free-living cercariae and tadpoles. Studies examining relations between parasitism and contaminant levels must account for such combined effects as well as influences on other interacting species (e.g., first intermediate snail hosts).
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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) | 0,002 | 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 ».