Reappraisal of the Dilution and Amplification Effect Framework: A Case Study in Lyme Disease
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The role of biodiversity in regulating zoonotic disease in ecological communities has been broadly referred to as the biodiversity–disease relationship in disease ecology. Whether biodiversity decreases or increases disease risk, known as a dilution or amplification effect respectively, remains unclear. The literature has focused on the strength, generality, nature, and context dependencies that could explain contradictory evidence. We suggest that a continued focus on this approach to resolving the biodiversity–disease debate detracts from a more foundational problem with testing these dilution and amplification hypotheses, in that these hypotheses are not falsifiable as proposed. When tested and interpreted as net effects in a system, these hypotheses do not possess a true null outcome; they are vulnerable to ad hoc explanations. Specifically, that an empirical null outcome can be explained by multiple processes (i.e., a true null vs. a canceling out of amplification and dilution effects) means that process cannot be inferred from pattern. To remedy this problem, we propose that biodiversity and disease risk can be modeled as latent variables in multivariate causal models to reframe how we understand them and test the relationship between them. We present a case study on Lyme disease (LD) through a systematic review, concluding that testing these net effect hypotheses falls short of providing robust evidence for its underlying mechanisms. While these hypotheses have previously been helpful in conceptualizing this idea of biodiversity as a potentially protective factor for human health, they require further specificity moving forward in order to appropriately test the relationship.
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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 | 0,070 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».