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Enregistrement W2346241904 · doi:10.1242/jeb.130104

Big trouble for little bats in humid caves

2016· article· en· W2346241904 sur OpenAlexaff
Erin S. McCallum

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHibernation (computing)BiologyEptesicus fuscusEcologyZoologyWildlifeWildlife diseaseMyotis lucifugus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small bats hibernating in humid areas of North America are in big trouble as a result of deadly white-nose syndrome. This fungal infection, caused by cold-growing fungus Pseudogymnoascus destructans, is now one of the fastest spreading wildlife diseases. Researchers have acted quickly to understand this disease and have already identified that the fungus infects the skin of bats during cold-weather hibernation. The infection causes bats to arouse from hibernation more frequently than uninfected bats. These metabolically costly arousals make bats consume their over-wintering energy stores more rapidly, causing them to die from emaciation and starvation. The true puzzle is that white-nose syndrome does not affect all bats equally. Certain bat species in North America are suffering high death rates, while others only experience mild or no mortality, and bat species from Europe appear to survive hibernation even with the infection.Pseudogymnoascus destructans has already killed over a million bats in North America since its accidental introduction in 2007, and researchers are struggling to identify what traits of the fungus (the pathogen), the affected bat species (the hosts) and the hibernaculum (the environment) create the ‘perfect storm’ of circumstances to increase bat mortality. David Hayman of the Hopkirk Research Institute at Massey University, New Zealand, and his colleagues wanted to identify the factors that leave some species unaffected, while others quickly perish.The team assembled information about the habitat and hibernation conditions of two North American bat species (the highly impacted little brown bat and the less impacted big brown bat) and two European bat species of similar sizes (the serotine bat and the greater mouse-eared bat), which they then incorporated into a computational model to predict fungal growth over a range of bat body temperatures in environments with different humidities. They added this information to models that calculate bat metabolism at various hibernating temperatures to ascertain how the bats consume their energy reserves. They were then able to predict bat survival over a range of hibernation durations and habitats that they are known to occupy.The models predicted that bats with small body sizes – similar to those of the little brown bat – that hibernate in more humid and warm caves would succumb to the disease faster and more often than larger bat species from drier caves. They revealed that the fungus grows fastest in humid conditions and that smaller bats, which have fewer energy reserves to waste on frequent arousals, will be most affected by the disease. In fact, the models were impressively accurate, reproducing the pattern of mortality seen in North America (high to low mortality) and Europe (low to no mortality).Together, Hayman and his colleagues have solved an important part of the white-nose syndrome puzzle, showing that the humidity of the hibernating environment is an important determinant of disease progression. They conclude that their results present ‘a bleak picture’ for small-bodied North American bats. More broadly, they show that understanding interactions between the disease triad – the pathogen, the host and the environment – will help us to quickly understand other deadly diseases that are spreading rapidly.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,003

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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