Environmental variability affects optimal trade‐offs in ecological immunology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The costs of mounting and maintaining an immune response lead to trade‐offs with investment in (or maintenance of) other organ systems or functions such as reproduction, as has been observed in several taxa, including birds, insects, and mammals. Given these trade‐offs, optimal strategies can be affected by biotic and abiotic conditions; however, how these trade‐offs are affected by environmental variability remains unclear. Using a deterministic within‐host model of disease dynamics, we analyzed the effect of environmental variability (here, the coefficient of variation in the host’s background survival distribution) on the optimal resolution to a trade‐off between investment in reproduction and the immune system. We found that higher variability led to increased investment in the immune system at the cost of decreased early‐life reproduction when the immune investment strategy was assumed to be constant through life. Since we manipulated the distribution of lifespans while keeping the mean lifespan constant, our results suggest that even the small probability of living far past the mean lifespan for individuals in highly variable environments has a large effect on the optimal investment strategy. When immune investment was able to change over the age of the organism, the optimal investment strategies were again contingent on the level of environmental variability experienced by individuals. Our results support and extend previous work on optimal life‐history theory in variable environments by showing that in the context of ecological immunology, the most fit individuals in constant environments are not the most fit individuals in variable environments. The effects of environmental variability on optimal immune investment are likely to have consequences for other aspects of infectious disease such as transmission dynamics, virulence evolution, and the likelihood of epidemics occurring.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».