Parasites in food webs: the ultimate missing links
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Sans objetSignal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: SynthèseSignal consensuel: Synthèse
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,969
- Score d'incertitude au seuil
- 0,583
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Parasitism is the most common consumer strategy among organisms, yet only recently has there been a call for the inclusion of infectious disease agents in food webs. The value of this effort hinges on whether parasites affect food-web properties. Increasing evidence suggests that parasites have the potential to uniquely alter food-web topology in terms of chain length, connectance and robustness. In addition, parasites might affect food-web stability, interaction strength and energy flow. Food-web structure also affects infectious disease dynamics because parasites depend on the ecological networks in which they live. Empirically, incorporating parasites into food webs is straightforward. We may start with existing food webs and add parasites as nodes, or we may try to build food webs around systems for which we already have a good understanding of infectious processes. In the future, perhaps researchers will add parasites while they construct food webs. Less clear is how food-web theory can accommodate parasites. This is a deep and central problem in theoretical biology and applied mathematics. For instance, is representing parasites with complex life cycles as a single node equivalent to representing other species with ontogenetic niche shifts as a single node? Can parasitism fit into fundamental frameworks such as the niche model? Can we integrate infectious disease models into the emerging field of dynamic food-web modelling? Future progress will benefit from interdisciplinary collaborations between ecologists and infectious disease biologists.
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La notice
- Revue
- Ecology Letters
- Thématique
- Evolutionary Game Theory and Cooperation
- Domaine
- Social Sciences
- Établissements canadiens
- Environment and Climate Change Canada
- Organismes subventionnaires
- non disponible
- Mots-clés
- Food webEcologyBiologyEcological networkNicheFood chainRobustness (evolution)Infectious disease (medical specialty)Emerging infectious diseaseComputer scienceDiseaseTrophic levelEcosystem
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui