Multi‐host pathogen transmission and the disease–diversity relationship
Notice bibliographique
Résumé
How diseases are transmitted within a multi-host community is a complex biological process with important ecological and societal consequences. The intricacies of interspecific disease transmission determine when a disease can spread to a novel host, including humans (zoonosis), and the severity of emerging epidemics. Interspecific disease transmission also mediates long-term disease prevalence within a multi-host community which is at the core of the disease-diversity relationship. Mathematical models play a central role in formulating predictions about spillover, prevalence, and the disease-diversity relationship. Yet, how the complexity of transmission is captured (or not) by the assumptions of these models is often unclear. Here, we decompose the transmission process into five biological stages using bovine tuberculosis (bTB) as an illustrative example of transmission in a multi-host system. We then examine the often-implicit assumptions that classic compartmental models make about this process. We use the intuition gained from this decomposition to formulate hypotheses for how transmission can mediate outbreak potential, infection prevalence, and the amplifying or diluting effects of host diversity on disease prevalence. We further illustrate the key principles and implications of transmission with a diverse array of examples of multi-host pathogens. Throughout we emphasise the role of evolution in shaping interspecific transmission, from the evolutionary relatedness of the hosts themselves to the adaptation of the pathogen to novel hosts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».