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Enregistrement W2148942919 · doi:10.1890/08-2170.1

Viral diversity and prevalence gradients in North American Pacific Coast grasslands

2010· article· en· W2148942919 sur OpenAlexaboutno aff
Eric W. Seabloom, Elizabeth T. Borer, Charles E. Mitchell, Alison G. Power

Notice bibliographique

RevueEcology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Public Health Service
Mots-clésCoinfectionBiologyHost (biology)EcologyAbiotic componentPathogenVirologyVirusMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Host-pathogen interactions may be governed by the number of pathogens coexisting within an individual host (i.e., coinfection) and among different hosts, although most sampling in natural systems focuses on the prevalence of single pathogens and/or single hosts. We measured the prevalence of four barley and cereal yellow dwarf viruses (B/CYDVs) in three grass species at 26 natural grasslands along a 2000-km latitudinal gradient in the western United States and Canada. B/CYDVs are aphid-vectored RNA viruses that cause one of the most prevalent of all plant diseases worldwide. Pathogen prevalence and coinfection were uncorrelated, suggesting that different forces likely drive them. Coinfection, the number of viruses in a single infected host (alpha diversity), did not differ among host species but increased roughly twofold across our latitudinal transect. This increase in coinfection corresponded with a decline in among-host pathogen turnover (beta diversity), suggesting that B/CYDVs in northern populations experience less transmission limitation than in southern populations. In contrast to pathogen diversity, pathogen prevalence was a function of host identity as well as biotic and abiotic environmental conditions. Prevalence declined with precipitation and increased with soil nitrate concentration, an important limiting nutrient for hosts and vectors of B/CYDVs. This work demonstrates the need for further studies of processes governing coinfection, and the utility of applying theory developed to explain diversity in communities of free-living organisms to pathogen systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations75
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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