Insectivores exhibit superior microbial transmission efficiency and elevated zoonotic risk by 2035 relative to rodents and bats
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wild small mammals represent critical sources of zoonotic infections due to their high diversity, global distribution, and proximity to humans. Nevertheless, significant knowledge gaps persist in characterizing pan-taxonomic microbial richness and sharing dynamics, particularly regarding ecologically critical yet understudied Eulipotyphla (true insectivores). Here we take a macroecological approach to compare how microbial hosting and transmission differ across insectivores, rodents, and bats, and what ecological factors drive such disparities. We find that insectivores host comparable microbial richness to rodents and bats while exhibiting superior intra- and cross-order transmission efficiency. Urban adaptation, geographic range area, and longevity are shared drivers of microbial richness and transmission across these host orders, while greater body mass and shorter gestation time specifically are positive predictors of these outcomes within insectivores. Climate change projections identify insectivores as primary transmission hosts in new high-latitude hotspots by 2035, including parts of the US, Canada, and Russia, posing greater zoonotic threats than rodents or bats. Our findings challenge the prevailing paradigm that prioritizes rodents and bats as special zoonotic reservoirs, establishing insectivores as critical but overlooked players in disease ecology. Collective proactive surveillance of insectivores, rodents, and bats is imperative for forecasting emerging zoonotic threats and informing global risk assessment frameworks.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».