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Enregistrement W2907553298 · doi:10.1086/702846

Predicting the Thermal and Allometric Dependencies of Disease Transmission via the Metabolic Theory of Ecology

2019· article· en· W2907553298 sur OpenAlexafffund
Devin Kirk, Pepijn Luijckx, Andrijana Stanić, Martin Krkošek

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésBiologyAllometryTransmission (telecommunications)EcologyTrophic levelMetabolic rateTransmission rateDaphniaParasite hostingHost (biology)Infection rateRange (aeronautics)Biological systemZoologyStatisticsMathematicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

and a microsporidian gut parasite, we conducted two experiments across a wide thermal range and fitted transmission models that utilize MTE submodels for transmission parameters. We decomposed transmission into contact rate and probability of infection and further decomposed probability of infection into a product of gut residence time (GRT) and per-parasite infection rate of gut cells. Contact rate generally increased with temperature and scaled positively with body size, whereas infection rate had a narrow hump-shaped thermal response and scaled negatively with body size. GRT increased with host size and was longest at extreme temperatures. GRT and infection rate inside the gut combined to create a 3.5 times higher probability of infection for the smallest relative to the largest individuals. Small temperature changes caused large differences in transmission. We also fit several alternative transmission models to data at individual temperatures. The more complex models-parasite antagonism or synergism and host heterogeneity-did not substantially improve the fit to the data. Our results show that transmission rate is the product of several distinct thermal and allometric functions that can be predicted continuously across temperature and host size using the MTE.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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