Parasite species co-occurrence patterns on North American red squirrels (<i>Tamiasciurus hudsonicus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Parasite species interactions, host biology traits, and external environmental factors can drive co-occurrence patterns between parasite species. We investigated co-occurrence patterns between three ectoparasite species (mite (Neotrombicula harperi), and fleas (Orchopeas caedens and Ceratophyllus vison)) of North American red squirrels (Tamiasciurus hudsonicus). We evaluated (1) whether ectoparasites of red squirrels exhibit non-random co-occurrence patterns, and (2) the contribution of host and external environmental factors to parasite co-occurrence. Bayesian ordination and regression analysis (boral) revealed random associations between parasite species pairs when accounting for host and external environmental factors. However, the mite N. harperi exhibited a negative association with the flea O. caedens and positive association with the flea C. vison linked to temporal patterns of occurrence. Our data suggests that parasites of the investigated population of red squirrels tend to form associations based on temporal trends in infestation rather than species interactions. Further experimentation should investigate the role of additional factors on parasite co-occurrence patterns, such as temperature, precipitation, and humidity.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».