Host species exploitation and discrimination by animal parasites
Notice bibliographique
Résumé
Parasite species often show differential fitness on different host species. We developed an equation-based model to explore conditions favouring host species exploitation and discrimination. In our model, diploid infective stages randomly encountered hosts of two species; the parasite's relative fitness in exploiting each host species, and its ability to discriminate between them, was determined by the parasite's genotype at two independent diallelic loci. Relative host species frequency determined allele frequencies at the exploitation locus, whereas differential fitness and combined host density determined frequency of discrimination alleles. The model predicts instances where populations contain mixes of discriminatory and non-discriminatory infective stages. Also, non-discriminatory parasites should evolve when differential fitness is low to moderate and when combined host densities are low, but not so low as to cause parasite extinction. A corollary is that parasite discrimination (and host-specificity) increases with higher combined host densities. Instances in nature where parasites fail to discriminate when differential fitness is extreme could be explained by one host species evolving resistance, following from earlier selection for parasite non-discrimination. Similar results overall were obtained for haploid extensions of the model. Our model emulates multi-host associations and has implications for understanding broadening of host species ranges by parasites.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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».