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Enregistrement W2993190439 · doi:10.1038/s41598-019-54260-5

Rapid resistance to pesticide control is predicted to evolve in an invasive fish

2019· article· en· W2993190439 sur OpenAlexaff
Mark R. Christie, Marı́a S. Sepúlveda, Erin S. Dunlop

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect Resistance and Genetics
Établissements canadiensTrent UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilGreat Lakes Fishery CommissionPurdue University
Mots-clésFish <Actinopterygii>PesticideResistance (ecology)BiologyToxicologyFisheryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Xenobiotic resistance is commonly found in species with short generation times such as bacteria, annual plants, and insects. Nevertheless, the fundamental evolutionary principles that govern the spread of resistance alleles hold true for species with longer generation times. One such example could occur with sea lamprey (Petromyzon marinus), a parasitic invasive species in the Laurentian Great Lakes that decimated native fish populations prior to its control with the pesticide 3-trifluoromethyl-4-nitrophenol (TFM). Since the 1950s, tributaries have been treated annually with TFM, where treatments effectively remove most, but not all, larval sea lamprey. We developed an eco-genetic model of sea lamprey to examine factors affecting the evolution of resistance and found that resistance alleles rapidly rise to fixation after 40-80 years of treatment, despite the species' relatively long generation time (4-7 years). The absence of natal homing allows resistant individuals to spread quickly throughout the entire system, but also makes the early detection of resistance challenging. High costs of resistance and density independent reproduction can delay, but not prevent, the onset of resistance. These results illustrate that sea lamprey have the potential to evolve resistance to their primary control agent in the near future, highlighting the urgent need for alternative controls.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations38
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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