Leaf traits and herbivory levels in a tropical gymnosperm, <i>Zamia stevensonii</i> (Zamiaceae)
Notice bibliographique
Résumé
PREMISE OF THE STUDY: Slow-growing understory cycads invest heavily in defenses to protect the few leaves they produce annually. The Neotropical cycad Zamia stevensonii has chemical and mechanical barriers against insect herbivores. Mechanical barriers, such as leaf toughness, can be established only after the leaf has expanded. Therefore, chemical defenses may be important during leaf expansion. How changes in leaf traits affect the feeding activity of cycad specialist insects is unknown. We investigated leaf defenses and incidence of specialist herbivores on Z. stevensonii during the first year after leaf flush. METHODS: Herbivore incidence, leaf production, and leaf traits that might affect herbivory-including leaf age, lamina thickness, resistance-to-fracture, work-to-fracture, trichome density, and chlorophyll, water, and toxic azoxyglycoside (AZG) content-were measured throughout leaf development. Principal component analysis and generalized linear models identified characteristics that may explain herbivore incidence. KEY RESULTS: Synchronized leaf development in Z. stevensonii is characterized by quick leaf expansion and delayed greening. Specialist herbivores feed on leaves between 10 and 100 d after flush and damage ∼37% of all leaflets produced. Young leaves are protected by AZGs, but these defenses rapidly decrease as leaves expand. Leaves older than 100 d are protected by toughness. CONCLUSIONS: Because AZG concentrations drop before leaves become sufficiently tough, there is a vulnerable period during which leaves are susceptible to herbivory by specialist insects. This slow-growing gymnosperm invests heavily in constitutive defenses against highly specialized herbivores, underlining the convergence in defensive syndromes by major plant lineages.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».