Parasites and Host Performance: Incorporating Infection into Our Understanding of Animal Movement
Notice bibliographique
Résumé
SYNOPSIS: Studies of animal locomotion and movement largely assume that individuals are healthy and performing to the best of their abilities in ways which are adapted to their survival. However, wild animals face numerous ecological challenges that can compromise their health, reduce their performance capacity, impair their movement abilities and, ultimately, lower their fitness. By diverting resources and increasing host energetic demands, parasites, bacteria, and viruses (hereafter parasites) can dramatically influence the ways in which their hosts allocate energy to movement. Yet, the role of parasites in influencing animal locomotor performance and movement remains relatively unexplored, perhaps because animals often hide outward signs of sickness, and parasites tend to be small and inconspicuous to researchers. Here, we review how parasite infection can alter host locomotor performance via impacts on host morphology and physiology. We also give examples of behavioral strategies that some hosts employ to help overcome the disadvantages imposed by infection. Finally, we discuss how parasites can lead to both increased and decreased host movement patterns, either as an adaptive strategy for the host or due to manipulation by the parasite. The dynamic interplay between host movement (such as migration and dispersal) and infection has profound consequences for population and ecosystem-level processes that are influenced by movement. Acknowledging the important functional role played by parasites in driving the evolution of host locomotor performance and behavior is a critical step toward developing a comprehensive understanding of the causes and consequences of animal movement.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».