Climate change will drive novel cross-species viral transmission
Notice bibliographique
Résumé
Abstract At least 10,000 species of mammal virus are estimated to have the potential to spread in human populations, but the vast majority are currently circulating in wildlife, largely undescribed and undetected by disease outbreak surveillance 1–3 . In addition, changing climate and land use are already driving geographic range shifts in wildlife, producing novel species assemblages and opportunities for viral sharing between previously isolated species 4, 5 . In some cases, this will inevitably facilitate spillover into humans 6, 7 —a possible mechanistic link between global environmental change and emerging zoonotic disease 8 . Here, we map potential hotspots of viral sharing, using a phylogeographic model of the mammal-virus network, and projections of potential geographic range shifts for 3,139 mammal species under climate change and land use scenarios for the year 2070. Range-shifting mammal species are predicted to aggregate at high elevations, in biodiversity hotspots, and in areas of high human population density in Asia and Africa, driving the novel cross-species transmission of their viruses an estimated 4,000 times. Counter to expectations, holding warming under 2°C within the century does not reduce new viral sharing, due to greater potential range expansions— highlighting the need to invest in surveillance even in a low-warming future. Most projected viral sharing is driven by diverse hyperreservoirs (rodents and bats) and large-bodied predators (carnivores). Because of their unique dispersal capacity, bats account for the majority of novel viral sharing, and are likely to share viruses along evolutionary pathways that could facilitate future emergence in humans. Our findings highlight the urgent need to pair viral surveillance and discovery efforts with biodiversity surveys tracking species’ range shifts, especially in tropical countries that harbor the most emerging zoonoses.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».