Notice bibliographique
Résumé
Climate change has become a huge threat to terrestrial and aquatic ecosystems globally. While most attention has been focused on potential effects on free-living organisms, there also has been widespread interest on effects on pathogens and disease. Parasites will no doubt be impacted by climate change, but whether they increase or decrease in abundance, or increase or decrease their distribution, is not obvious. Because transmission of parasites is linked to abundance and diversity of potential hosts, climate change effects on free-living organisms will also affect their parasites. Herein, advances in effects of increasing temperature on parasites and host–parasite interactions are explored, with emphasis on recent advances in acclimation effects and the application of metabolic models to particular host–parasite systems. Climate change will also affect the immune function and physiology of aquatic organisms. Furthermore, climate change does not operate in a vacuum, and there are numerous associated abiotic effects that will impact parasites and their hosts. Effects of precipitation and drought, hydrological changes, eutrophication, acidification, salinity and contaminants in relation to a warming climate are examined for parasites of freshwater and marine ecosystems. Nor do these effects operate independently, and combined effects of multiple stressors on host–parasite systems are discussed. This chapter concludes with an examination of higher order ecological effects and ecosystem consequences of parasitism in a warming climate, and finally, a series of case studies on effects of climate change on particularly well-studied aquatic parasites.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».