Community disassembly and disease: realistic—but not randomized—biodiversity losses enhance parasite transmission
Notice bibliographique
Résumé
Debates over the relationship between biodiversity and disease dynamics underscore the need for a more mechanistic understanding of how changes in host community composition influence parasite transmission. Focusing on interactions between larval amphibians and trematode parasites, we experimentally contrasted the effects of host richness and species composition to identify the individual and joint contributions of both parameters on the infection levels of three trematode species. By combining experimental approaches with field surveys from 147 ponds, we further evaluated how richness effects differed between randomized and realistic patterns of species loss (i.e. community disassembly). Our results indicated that community-level changes in infection levels were owing to host species composition, rather than richness. However, when composition patterns mirrored empirical observations along a natural assembly gradient, each added host species reduced infection success by 12-55%. No such effects occurred when assemblages were randomized. Mechanistically, these patterns were due to non-random host species assembly/disassembly: while highly competent species predominated in low diversity systems, less susceptible hosts became progressively more common as richness increased. These findings highlight the potential for combining information on host traits and assembly patterns to forecast diversity-mediated changes in multi-host disease systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».