Longitudinal impacts of habitat fragmentation on <i>Bartonella</i> and hemotropic <i>Mycoplasma</i> dynamics in vampire bats
Notice bibliographique
Résumé
Habitat fragmentation can negatively impact wildlife, including increasing infectious disease risk. We assessed spatiotemporal changes in pathogen dynamics in vampire bats (Desmodus rotundus) in response to habitat fragmentation using general linear mixed models to investigate the influence of site, year, and tree cover on Bartonella spp. and hemotropic Mycoplasma spp. (hemoplasmas) infection risk in bats in one large and one small forest fragment in Belize across seven years. While Bartonella infections were more likely in the final years of the study regardless of site, hemoplasma infection likelihood was not significantly different across years or sites. Bartonella infections were associated with increased forest loss in the large fragment only, whereas hemoplasma infections were not associated with forest loss. The effects of site, year, and forest loss on infection likelihood varied by pathogen genotype despite low model explanatory power. Neither site nor year was associated with bartonellae, but one genotype was positively associated with tree cover. Two hemoplasmas were influenced by year with differing trends: one genotype was negatively associated with tree loss across sites, while another was positively associated with forest loss at the small fragment only. Both pathogens were similarly influenced by bat demographics and showed instances of infection status and genotype switching. Our work suggests that the effects of habitat fragmentation on infection risk depend on both the pathogen and specific genotype, complicating expectations of how environmental change affects wildlife disease dynamics. Efforts to mitigate infectious disease impacts in fragmented systems should be tailored to specific pathogens of concern.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».