Environmental variability can promote parasite diversity within hosts and transmission among hosts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While the mechanisms that govern disease emergence and spread among hosts are increasingly well-described, the mechanisms that promote parasite diversity within-hosts, affecting host outcomes and spillover potential, have been comparatively understudied. Furthermore, while attention has been paid to the effects of increasing temperatures on disease systems, the effects of environmental variability have been left underexplored, despite rising climatic variability. To investigate the impacts of environmental variability on parasite diversity within-hosts, we analyzed a model of within-host population dynamics wherein two parasites indirectly compete through the host’s immune response. We simulated the model under constant, demographically stochastic, environmentally stochastic, and demographically and environmentally stochastic conditions, and analysed the viability and longevity of non-equilibrium parasite co-occurrence. We found that environmental stochasticity increased the viability and longevity of parasite co-occurrence, suggesting that thermal variability arising from climatic change and as a physiological trait may promote parasite diversity within ectotherms and help explain bats’ propensity to support diverse communities of parasites. Further, we found that under certain conditions, the transmissibility of co-occurring parasites can surpass the transmissibility of single parasites, suggesting that thermal variability may increase the transmissibility of co-occurring parasites.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».