Extrinsic and intrinsic drivers of parasite prevalence and parasite species richness in a marine bivalve
Notice bibliographique
Résumé
Parasite species richness is influenced by a range of drivers including host related factors (e.g. host size) and environmental factors (e.g. seawater temperature). However, identification of modulators of parasite species richness remains one of the great unanswered questions in ecology. The common cockle Cerastoderma edule is renowned for its diversity and abundance of parasites, yet drivers of parasite species richness in cockles have not been examined to investigate the association of both macro and microparasite communities. Using cockles as a model species, some of the key drivers of parasite prevalence and parasite species richness were investigated. Objectives of this 19-month survey were to determine the influence of the environment, host-parasite dynamics and parasite associations on parasite species richness and prevalence at two different geographic latitudes, chosen based on environmental differences. The highest parasite species richness was recorded in the northern sites, and this was potentially influenced by a range of interactions between the host, the pathogens and the environment. Parasite prevalence increased with host size and age, and parasite species richness increased with reduced salinity. A number of interactions between parasites, and between parasites and pathologies may be influencing parasite infection dynamics. New and concerning information is also presented regarding interactions between parasites and their environment. A number of parasites and potential pathogens (bacteria, Trichodina ciliates, metacercariae, trematode sporocysts) may be advantaged under climate change conditions (warming seas, increased precipitation), increasing disease incidence, which may prove detrimental not just for cockles, but for other bivalve species in the future.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».