Dense aquatic vegetation can reduce parasite transmission to amphibians
Notice bibliographique
Résumé
Submerged aquatic vegetation (macrophytes) can provide prey with refuges from predators and may perform a similar role for interactions with other natural enemies such as parasites. This could occur by interfering with the ability of free-swimming infectious parasite stages to locate or move towards hosts, reducing infections. Alternatively, infections may increase if macrophytes reduce host anti-parasite behaviours such as detection or evasion. Both scenarios could be affected by macrophyte density and structural complexity. Here we investigated whether experimental infection of tadpoles (Rana sylvatica and Rana pipiens) by parasitic flatworms (the trematodes Ribeiroia ondatrae and Echinostoma spp. was affected by the presence of artificial vegetation with varying density and complexity (simple versus branching), as well as tadpole activity under these conditions. Macrophyte presence significantly reduced tadpole infection loads only in the highest density treatment, but there was no effect of structural complexity. Related to this, tadpoles spent significantly more time near aquatic vegetation when it was dense but showed no preference for either structural type. Our results indicate that aquatic vegetation can reduce parasite transmission in certain scenarios, with further studies needed to explore how structural complexity in natural systems can affect host-parasite interactions, considering the massive physical alterations possible through eutrophication and the introduction of invasive plant species.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».