Host allometry influences the evolution of parasite host-generalism: theory and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Parasites vary widely in the diversity of hosts they infect: some parasite species are specialists-infecting just a single host species, while others are generalists, capable of infecting many. Understanding the factors that drive parasite host-generalism is of basic biological interest, but also directly relevant to predicting disease emergence in new host species, identifying parasites that are likely to have unidentified additional hosts, and assessing transmission risk. Here, we use mathematical models to investigate how variation in host body size and environmental temperature affect the evolution of parasite host-generalism. We predict that parasites are more likely to evolve a generalist strategy when hosts are large-bodied, when variation in host body size is large, and in cooler environments. We then explore these predictions using a newly updated database of over 20 000 fish-macroparasite associations. Within the database we see some evidence supporting these predictions, but also highlight mismatches between theory and data. By combining these two approaches, we establish a theoretical basis for interpreting empirical data on parasites' host specificity and identify key areas for future work that will help untangle the drivers of parasite host-generalism.This article is part of the themed issue 'Opening the black box: re-examining the ecology and evolution of parasite transmission'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».