Supplementary material from "Infected juvenile salmon can experience increased predation during freshwater migration"
Notice bibliographique
Résumé
Predation risk for animal migrants can be impacted by physical condition. Although size- or condition-based selection is often observed, observing infection-based predation is rare due to the difficulties in assessing infectious agents in predated samples. We examined predation of outmigrating sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) smolts by bull trout (Salvelinus confluentus) in southcentral British Columbia, Canada. We used a high-throughput quantitative polymerase chain reaction (qPCR) platform to screen for the presence of 17 infectious agents found in salmon and assess 14 host genes associated with viral responses. In one (2014) of the 2 years assessed (2014 and 2015), the presence of infectious haematopoietic necrosis virus (IHNv) resulted in 16–25 times greater chance of predation; in 2015 IHNv was absent among all samples, predated or not. Thus, we provide further evidence that infection can impact predation risk in migrants. Some smolts with high IHNv loads also exhibited gene expression profiles consistent with a virus-induced disease state. Nine other infectious agents were observed between the 2 years, none of which were associated with increased selection by bull trout. In 2014, richness of infectious agents was also associated with greater predation risk. This is a rare demonstration of predator consumption resulting in selection for prey that carry infectious agents. The mechanism by which this selection occurs is not yet determined. By culling infectious agents from migrant populations, fish predators could provide an ecological benefit to prey.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,742 | 0,284 |
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 ».