Climate-driven increase in transmission of wildlife malaria parasite over the last quarter century
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate warming is expected to influence the prevalence of vector-transmitted parasites. Understanding the extent to which this is ongoing, or has already occurred, requires empirical data from populations monitored over long periods of time, but these studies are sparse. Further, vector-disease research involving human health is often influenced by disease control efforts that supersede natural trends. By screening for malaria parasite infections in a wildlife population of blue tits ( Cyanistes caeruleus ) in Northern Europe, over a 26-year period, we tested whether observed prevalence and transmission changes were climate-driven and show that all three malaria parasite genera have increased significantly in their prevalence and transmission over time. The most common parasite in the study, Haemoproteus majoris , increased in prevalence from 47% (1996) to 92% (2021), and this is a direct consequence of warmer temperatures elevating transmission. Climate window analyses reveal that elevated temperatures between May 9 th and June 24 th , a time period that overlaps with the host nestling period, are strongly positively correlated with H. majoris transmission in one-year-old birds. Warmer climate during this narrow timeframe has a demonstrable impact on parasite transmission, and this permeates into the overall prevalence in the host population. We now have empirical support that climate warming can drive a rapid rise in vector-transmitted parasites, and this has implications for other host-parasite systems. Given that we now know the exact time of year when climate warming is most influential on a common vector-transmitted parasite in this system, it is possible to investigate the evolutionary and environmental mechanisms that underly how these infections ultimately manifest. While more challenging to measure, similar implications of climate warming on human vector-disease systems might be occurring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».