A general model of hormesis in biological systems and its application to pest management
Notice bibliographique
Résumé
Hormesis, a phenomenon whereby exposure to high levels of stressors is inhibitory but low (mild, sublethal and subtoxic) doses are stimulatory, challenges decision-making in the management of cancer, neurodegenerative diseases, nutrition and ecotoxicology. In the latter, increasing amounts of a pesticide may lead to upsurges rather than declines of pests, ecological paradoxes that are difficult to predict. Using a novel re-formulation of the Ricker population equation, we show how interactions between intervention strengths and dose timings, dose-response functions and intrinsic factors can model such paradoxes and hormesis. A model with three critical parameters revealed hormetic biphasic dose and dose timing responses, either in a J-shape or an inverted U-shape, yielding a homeostatic change or a catastrophic shift and hormetic effects in many parameter regions. Such effects were enhanced by repeated pulses of low-level stimulations within one generation at different dose timings, thereby reducing threshold levels, maximum responses and inhibition. The model provides insights into the complex dynamics of such systems and a methodology for improved experimental design and analysis, with wide-reaching implications for understanding hormetic effects in ecology and in medical and veterinary treatment decision-making. We hypothesized that the dynamics of a discrete generation pest control system can be determined by various three-parameter spaces, some of which reveal the conditions for occurrence of hormesis, and confirmed this by fitting our model to both hormetic data from the literature and to a non-hormetic dataset on pesticidal control of mirid bugs in cotton.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».