Dead or alive: carbon as a currency to integrate disease and ecosystem ecology theory
Notice bibliographique
Résumé
Death is a common outcome of infection, but most disease models do not track hosts after death. Instead, these hosts disappear into a void. This assumption lacks critical realism, because dead hosts can alter host–pathogen dynamics. Here, we develop a theoretical framework of carbon‐based models combining disease and ecosystem perspectives to investigate the consequences of feedbacks between living and dead hosts on disease dynamics and carbon cycling. Because autotrophs (i.e. plants and phytoplankton) are critical regulators of carbon cycling, we developed general model structures and parameter combinations to broadly reflect disease of autotrophic hosts across ecosystems. Analytical model solutions highlight the importance of disease–ecosystem coupling. For example, decomposition rates of dead hosts mediate pathogen spread, and carbon flux between live and dead biomass pools are sensitive to pathogen effects on host growth and death rates. Variation in dynamics arising from biologically realistic parameter combinations largely fell along a single gradient from slow to fast carbon turnover rates, and models predicted higher disease impacts in fast turnover systems (e.g. lakes and oceans) than slow turnover systems (e.g. boreal forests). Our results demonstrate that a unified framework, including the effects of pathogens on carbon cycling, provides novel hypotheses and insights at the nexus of disease and ecosystem ecology.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».