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Enregistrement W2774632352 · doi:10.1098/rstb.2017.0089

Livestock abundance predicts vampire bat demography, immune profiles and bacterial infection risk

2018· article· en· W2774632352 sur OpenAlexaff
Daniel J. Becker, Gábor Á. Czirják, Dmitriy V. Volokhov, Alexandra B. Bentz, Jorge Carrera, Melinda S. Camus, Kristen J. Navara, Vladimir E. Chizhikov, M. Brock Fenton, Nancy B. Simmons, Sergio Recuenco, Amy T. Gilbert, Sonia Altizer, Daniel G. Streicker

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYersinia bacterium, plague, ectoparasites research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSigma XiaAmerican Society of MammalogistsWellcome TrustAmerican Museum of Natural HistoryDivision of Environmental BiologyAchievement Rewards for College Scientists FoundationMedical Research CouncilWellcomeBat Conservation InternationalUniversity of Georgia
Mots-clésBiologyLivestockProvisioningWildlifeEcologyForagingInnate immune systemImmunityHost (biology)ZoologyAcquired immune systemPathogenImmune systemImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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’.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations96
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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