Anthropogenic landscape alteration promotes higher disease risk in wild New Zealand avian communities
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic changes can have dramatic effects on wild populations. Moreover, by promoting the emergence of vector-borne diseases in many ecosystems, those changes can lead to local extinction of native wildlife. One of those diseases, avian malaria, has been shown to be on the rise in New Zealand, threatening native bird species that are among the most extinction-prone in the world. It is thus of prime importance to better understand the potential cascading effects that anthropogenic modifications have on those fragile species. Here, we aim to test how long-lasting modification to regional environmental filters can subsequently alter local biotic filters, in turn promoting the emergence of avian malaria in New Zealand avian communities. To this end, we used Bayesian structural equation modelling to unravel the drivers of disease emergence within the complex interplay between landscape and local species pools. We show that altered landscape, quantified through a lower enhanced vegetation index, leads to more infections in Turdus spp. and modification in avian community composition, potentially raising the probability of infection for other species in the community. In addition, we show that climatic variables associated with the presence of vectors play a predominant role in shaping the regional pattern of avian malaria occurrence. Our results suggest long-lasting impacts of anthropogenic changes on regional environmental filters and demonstrate that conservation efforts should align toward restoring the landscape to prevent further emergence of infectious diseases in wild ecosystems.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».