Data from: Spatiotemporal heterogeneity decouples infection parameters of amphibian chytridiomycosis
Notice bibliographique
Résumé
Emerging infectious diseases are responsible for declines in wildlife populations around the globe. Mass mortality events associated with emerging infectious diseases are often associated with high number of infected individuals (prevalence) and high pathogen loads within individuals (intensity). At the landscape scale spatial and temporal variation in environmental conditions can alter the relationship between these infection parameters and blur the overall picture of disease dynamics. 2. Quantitative estimates of how infection parameters covary with environmental heterogeneity at the landscape scale are scarce. Predicting rates of pathogen transmission and identifying wild populations at risk of disease epidemics requires that we elucidate the factors that shape, and potentially decouple, the link between pathogen prevalence and intensity of infection over complex ecological landscapes. 3. Using a network of 41 populations of the amphibian host Rana pipiens in Ontario, Canada, we present the spatial and temporal heterogeneity in pathogen prevalence and intensity of infection of the chytrid fungus Batrachochytrium dendrobatidis (Bd), across a 3-year period. We then quantify how covariation between both infection parameters measured during late summer, are modified by previously experienced spatiotemporal environmental heterogeneity across 14 repeat sampled populations. 4. Late summer Bd infection parameters are governed, at least in part, by different environmental factors operating during separate host life history events. Our results provide evidence for a relationship between Bd prevalence and thermal regimes prior to host breeding at the site level, and a relationship between intensity of infection and aquatic conditions (precipitation, hydroshed size and river density) throughout host breeding period at the site level. This demonstrates that microclimatic variation within temporal windows, can drive divergent patterns of pathogen dynamics within and across years, by effecting changes in host behaviour which interfere with the pathogen’s ability to infect and re-infect hosts. 5. A clearer understanding of the role that spatiotemporal heterogeneity has upon infection parameters will provide valuable insights into host-pathogen epidemiology, as well as more fundamental aspects of the ecology and evolution of interspecific interactions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,285 | 0,104 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».