Amphibian Disease Ecology: Are We Just Scratching the Surface?
Notice bibliographique
Résumé
Pathogen-induced population declines and extinction events have been recognized as main threats to amphibian species around the globe. However, the ecological drivers underlying epidemiological patterns are still poorly understood. In an attempt to assess the current knowledge on the ecological drivers of amphibian diseases, we identified 832 peer-reviewed publications on the ecology of amphibian pathogens and diseases published between 2009 and 2019. The vast majority of publications investigated either chytrid or ranavirus infections (79% of the articles), whereas other pathogens such as bacteria and helminths received considerably less attention. Just over half of the studies we reviewed included field research and 40% were experimental in nature, yet only 8% combined field and experimental approaches. More than half of the literature (56%) investigated postmetamorphic stages, whereas premetamorphic stages were considered in 23% of the reviewed studies, and only 13% included both life stages. Susceptibility and mortality have been assessed in almost every study (91%) whereas 37% of them tested for cellular, physiological, or immunological responses. However, other host characteristics such as growth/development, behavior, and specific mucosome/microbiome were considered in only one of four studies. Most research included at least one biotic factor (e.g., host and pathogen identity, species diversity, genetic adaptations), but only one-third considered environmental factors (e.g., temperature, landscape features, inorganic chemicals). Furthermore, there is no general consensus about the factors driving epidemiological patterns of pathogens in amphibian communities, and it is clear that the complexity and specificity of interactions between ecological factors and host–pathogen dynamics make conservation implications difficult and management decisions challenging. To this end, our review identifies some research gaps and proposes future directions to better understand one of the major threats to this class of vertebrates.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».