Early warning signals do not predict a warming-induced experimental epidemic
Notice bibliographique
Résumé
Climate change can impact the rates at which parasites are transmitted between hosts, ultimately determining if and when an epidemic will emerge. As such, our ability to predict climate-mediated epidemic emergence will become increasingly important in our efforts to prepare for and mitigate the effects of disease outbreaks on ecological systems and global public health. Theory suggests that statistical signatures termed "early warning signals" (EWS), can function as predictors of epidemic emergence. While a number of works report post hoc detections of EWS of epidemic emergence, the theory has yet to be experimentally tested. Here, we analyse experimental and simulated time series of disease spread within populations of the model disease system Daphnia magna-Ordospora colligata for EWS of climate-mediated epidemic emergence. In this system, low temperatures prevent disease emergence, while sufficiently high temperatures force the system through a critical transition to an epidemic state. We found that EWS of epidemic emergence were nearly as likely to be detected in populations maintained at a sub-epidemic temperature as they were to be detected in populations subjected to a warming treatment that induced epidemic spread. Our findings suggest that the detection of false positives may limit the reliability and utility of EWS as predictors of climate-mediated epidemic emergence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».