When host populations move north, but disease moves south: counter-intuitive impacts of climate warming on disease spread
Notice bibliographique
Résumé
Empirical observations and mathematical models show that climate warming can lead to the northern (or, more generally, poleward) spread of host species ranges and their corresponding diseases. Here, we consider an unexpected possibility whereby climate warming facilitates disease spread in the opposite direction to the directional shift in the host species range. To explore this possibility, we consider two host species, both susceptible to a disease, but spatially isolated due to distinct thermal niches, and where prior to climate warming the disease is endemic in the northern species only. Previous theoretical results show that species’ distributions can lag behind species’ thermal niches when climate warming occurs. As such, we hypothesize that climate warming may increase the overlap between northern and southern host species ranges, due to the northern species lagging behind its thermal tolerance limit. To test our hypothesis, we simulate climate warming as a reaction-diffusion equation model with a Susceptible-Infected (SI) epidemiological structure, for two competing species with distinct temperature-dependent niches. We show that climate warming, by shifting both species’ niches northwards, can facilitate the southward spread of disease, due to increased range overlap between the two populations. As our model is general, our findings may apply to viral, bacterial, and prion diseases that do not have thermal tolerance limits and are inextricably linked to their hosts’ distributions, such as the spread of rabies from arctic to red foxes.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».