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Demographic changes and behavioural responses shape vulnerability to infectious disease outbreaks
本文以大韩民国为案例研究，利用年龄结构模型证明，虽然人口老龄化可以通过降低接触率来降低重大传染病爆发的风险，但这种保护作用会受到年龄特异性生物易感性和行为适应（如延长劳动力参与）的显著调节。
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ecology
406 篇论文
生态学是一门探索生命如何与环境相互作用的宏大科学，它关注从微小的微生物群落如何影响土壤健康，到整个森林如何调节全球气候。这一领域不仅揭示了生物多样性的奥秘，更关乎人类如何与地球和谐共生。在这里，我们聚焦于那些正在重塑我们对自然世界认知的最新发现。
Gist.Science 致力于让前沿科学触手可及，我们每日从 bioRxiv 抓取所有最新的生态学预印本，并经过专业处理，为每篇论文提供通俗易懂的科普解读与详尽的技术摘要。无论您是寻求灵感的科研人员，还是对自然充满好奇的读者，都能在这里轻松获取核心洞见。
以下是该领域近期发布的最新论文精选，它们将带您走进生态研究的最前沿。
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Scrub Data: A Framework for Reproducible Data Curation with AI Coding Agents
本文介绍了 Scrub Data，这是一个利用 AI 编码智能体进行数据清洗的框架，同时通过一个将所有转换记录为可执行步骤的溯源图来确保可复现性和可验证性，并通过将 8900 万个原始 GPS 坐标减少到一个精选基准数据集展示了其能力。
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Broad scale environmental conditions, not urbanisation, explain geographic variation in great tit feather microstructure
这项研究表明，大山雀羽毛微结构的地理差异主要是由海拔和 UV-B 辐射等广尺度环境因素驱动的，而非城市化或温度。
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Optimizing plant species selection for automated monitoring of plant-pollinator interactions
本研究表明，通过基于丰度选择12–15种开花植物物种，可以有效地优化植物-传粉者相互作用的自动化监测，这一策略能有效捕捉关键的网络指标，并支持用于大规模生物多样性监测的针对性人工智能分类器的开发。
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Density-Yield Relationship of an Invasive Annual Grass inCalifornia Chaparral and Its Restoration Implications
这项研究表明，尽管入侵性的*Bromus diandrus*草遵循恒定最终产量假说，但在加州查帕拉尔灌丛中，必须进行完全清除（100%）而非部分控制，才能充分增加光照和土壤水分，以实现成功的原生灌木修复。
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Assessing the impact of data uncertainty on remote sensing estimation of plant functional diversity
通过利用 BOSSE 实验的模拟，本研究揭示了随机误差对植物功能多样性估算的影响大于系统误差，证明了在反射率层面标准化指标计算并分别量化不确定性，对于优化植物功能多样性的遥感评估至关重要。
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Mortality in an alpine ungulate increases nonlinearly with snow depth.
这项关于大角羊的45年研究表明，尽管成年个体的存活率通常能抵御环境变化的影响，但它存在一个关键的非线性阈值，即极端的积雪深度会严重损害种群的生存能力，而随着气候变化增加了此类极端情况发生的频率，这一风险也随之加剧。
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Leveraging collaborations between researchers, wildlife managers and citizen-volunteers to monitor endangered carnivore populations across space and time
本研究表明，一个整合了基于粪便DNA的个体识别、空间显式捕获-再捕获模型，以及涉及森林官员和公民志愿者的多方利益相关者参与的协作框架，能够有效地实现印度西高止山脉豺穴种群的景观级可持续监测，同时建立长期的机构能力。
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Mining association rules for targeted spatiotemporal aquatic environmental DNA (eDNA) sampling
本文展示了通过名为 RulesTools 的新 R 语言包实现的无监督关联规则挖掘，如何能够有效地揭示环境协变量与溪鳟 eDNA 浓度或电捕结果之间的复杂关系，从而为从小数据集出发提供了一种新颖的工具，用以指导针对性的 eDNA 采样并为保护决策提供依据。
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Automated acoustic classifiers provide insights into calling patterns of cicadas in tropical Australia
本研究表明，深度学习模型 BirdNET 能够有效地实现对澳大利亚热带地区五种蝉类物种的自动检测与监测，在实现高准确度的同时，还为这 15 个月期间它们的鸣叫模式提供了生态学上一致的见解。