Parasitism and the tradeoffs of social grouping: The role of parasite transmission mode
Notice bibliographique
Résumé
Animals use social grouping for numerous fitness-enhancing processes, such as foraging, social learning, defense, and energy expenditure. One broadly referenced negative consequence of social grouping is the increased risk of exposure to parasites, which are defined broadly here as organisms with obligate, persistent, and harmful consumer associations with a host. However, there is growing evidence that group living can also act as a defensive mechanism against parasites. Here, we present a conceptual framework that explores host sociability in the context of parasite life history, arguing that the positive or negative impact of a social lifestyle on infection risk is strongly linked to the parasite’s transmission mode. We discuss the link between host sociability and infection risk with respect to common, non-mutually exclusive differences in transmission: direct vs. indirect, density- vs. frequency-dependent, and simple vs. complex life cycles. We then use our framework to discuss the mechanisms for active parasite avoidance, passive effects of infection-induced phenotypes, and their impacts on host social networks. Further, we highlight additional important factors that can modulate these dynamics (e.g., parasite virulence, infection intensity, co-infection by multiple parasites, and environmental factors). The goal of this broad, comparative approach is to provide researchers from multiple disciplines with a unified framework to better understand the relationship between social grouping and host-parasite interactions across diverse systems.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».