Applied ecoimmunology: using immunological tools to improve conservation efforts in a changing world
Notice bibliographique
Résumé
Ecoimmunology is a rapidly developing field that explores how the environment shapes immune function, which in turn influences host-parasite relationships and disease outcomes. Host immune defence is a key fitness determinant because it underlies the capacity of animals to resist or tolerate potential infections. Importantly, immune function can be suppressed, depressed, reconfigured or stimulated by exposure to rapidly changing environmental drivers like temperature, pollutants and food availability. Thus, hosts may experience trade-offs resulting from altered investment in immune function under environmental stressors. As such, approaches in ecoimmunology can provide powerful tools to assist in the conservation of wildlife. Here, we provide case studies that explore the diverse ways that ecoimmunology can inform and advance conservation efforts, from understanding how Galapagos finches will fare with introduced parasites, to using methods from human oncology to design vaccines against a transmissible cancer in Tasmanian devils. In addition, we discuss the future of ecoimmunology and present 10 questions that can help guide this emerging field to better inform conservation decisions and biodiversity protection. From better linking changes in immune function to disease outcomes under different environmental conditions, to understanding how individual variation contributes to disease dynamics in wild populations, there is immense potential for ecoimmunology to inform the conservation of imperilled hosts in the face of new and re-emerging pathogens, in addition to improving the detection and management of emerging potential zoonoses.
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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 | 0,013 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».