Livestock abundance predicts vampire bat demography, immune profiles and bacterial infection risk
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
Human activities create novel food resources that can alter wildlife–pathogen interactions. If resources amplify or dampen, pathogen transmission probably depends on both host ecology and pathogen biology, but studies that measure responses to provisioning across both scales are rare. We tested these relationships with a 4-year study of 369 common vampire bats across 10 sites in Peru and Belize that differ in the abundance of livestock, an important anthropogenic food source. We quantified innate and adaptive immunity from bats and assessed infection with two common bacteria. We predicted that abundant livestock could reduce starvation and foraging effort, allowing for greater investments in immunity. Bats from high-livestock sites had higher microbicidal activity and proportions of neutrophils but lower immunoglobulin G and proportions of lymphocytes, suggesting more investment in innate relative to adaptive immunity and either greater chronic stress or pathogen exposure. This relationship was most pronounced in reproductive bats, which were also more common in high-livestock sites, suggesting feedbacks between demographic correlates of provisioning and immunity. Infection with both Bartonella and haemoplasmas were correlated with similar immune profiles, and both pathogens tended to be less prevalent in high-livestock sites, although effects were weaker for haemoplasmas. These differing responses to provisioning might therefore reflect distinct transmission processes. Predicting how provisioning alters host–pathogen interactions requires considering how both within-host processes and transmission modes respond to resource shifts. This article is part of the theme issue ‘Anthropogenic resource subsidies and host–parasite dynamics in wildlife’.
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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 | 0,001 | 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle