When fiction becomes fact: exaggerating host manipulation by parasites
Notice bibliographique
Résumé
In an era where some find fake news around every corner, the use of sensationalism has inevitably found its way into the scientific literature. This is especially the case for host manipulation by parasites, a phenomenon in which a parasite causes remarkable change in the appearance or behaviour of its host. This concept, which has deservedly garnered popular interest throughout the world in recent years, is nearly 50 years old. In the past two decades, the use of scientific metaphors, including anthropomorphisms and science fiction, to describe host manipulation has become more and more prevalent. It is possible that the repeated use of such catchy, yet misleading words in both the popular media and the scientific literature could unintentionally hamper our understanding of the complexity and extent of host manipulation, ultimately shaping its narrative in part or in full. In this commentary, the impacts of exaggerating host manipulation are brought to light by examining trends in the use of embellishing words. By looking at key examples of exaggerated claims from widely reported host-parasite systems found in the recent scientific literature, it would appear that some of the fiction surrounding host manipulation has since become fact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».