Scaling effects of temperature on parasitism from individuals to host–parasite systems
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Parasitism is expected to change in a warmer future, but whether warming leads to substantial increases in parasitism remains unclear. Understanding how warming effects on parasitism in individual hosts (e.g., parasite load) translate to effects on population-level parasitism (e.g., prevalence, R 0 ) remains a major knowledge gap. We analyzed the temperature dependence of parasitism at both host and population levels in thirteen empirical vector-borne host–parasite systems and found a strong, significant positive correlation between the thermal optima of individual- and population-level parasitism. We also found a significant, positive correlation in eleven environmentally-transmitted parasite systems, though several of these systems exhibited thermal optima >5ºC apart between individual and population levels. Similarly, parasitism thermal optima were close to host performance thermal optima in vector-borne systems but not in environmentally-transmitted systems. We then adapted and simulated simple models for both transmission modes and found a similar pattern to the empirical systems: thermal optima in vector-borne systems were more strongly correlated across scales compared to environmentally-transmitted systems. Generally, our results suggest that information on the temperature-dependence, and specifically the thermal optimum, at either the individual- or population-level should provide a useful—though not quantitatively exact—baseline for predicting temperature dependence at the other level, especially in vector-borne parasite systems. Environmentally-transmitted parasitism may operate by a different set of rules, in which temperature-dependence is decoupled in some systems, requiring the need for trait-based studies of temperature-dependence at individual and population levels.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».