Population growth of<i>Gyrodactylus kobayashii</i>in goldfish (<i>Carassius auratus</i>) associated with host density
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Host density is a key regulatory factor in parasite transmission. The goldfish ( Carassius auratus )- Gyrodactylus kobayashii model was used to investigate effects of host density on population growth of gyrodactylids. A donor fish infected by five gravid gyrodactylids was mixed with 11 parasite-free goldfish at five host densities. There was a significant positive correlation between host density and mean abundance of G. kobayashii throughout the 58-day experiment. During early infection (days 15–24), mean abundance in medium high (0.5 fish L −1 ) and high host density groups (1 and 2 fish L −1 ) was significantly higher than that in the low host density groups (0.125 and 0.25 fish L −1 ). At high host density, prevalence increased more rapidly, and the peak prevalence was higher. Fitting of an exponential growth model showed that the population growth rate of the parasite increased with host density. A hypothesis was proposed that higher host density contributed to increased reinfection of detached gyrodactylids. A reinfection experiment was designed to test this hypothesis. Both mean abundance and prevalence at a host density of 1 fish L −1 were significantly higher than those at 0.25 fish L −1 on days 1 and 3, which suggested that more reinfections of G. kobyashii occurred at the higher host density. Density-dependent transmission during the early infection was an important contributor of population growth of G. kobayashii , as well as density-dependent reinfection of the detached gyrodactylids.
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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) | 0,001 | 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 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 ».