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Enregistrement W1979611338 · doi:10.1139/x01-205

The suitability of leaves from different canopy layers for a generalist herbivore (Lepidoptera: Lasiocampidae) foraging on sugar maple

2002· article· en· W1979611338 sur OpenAlexvenueno aff
Michel Fortin, Yves Mauffette

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMapleCanopyLepidoptera genitaliaSugarCrown (dentistry)BotanyGeneralist and specialist speciesUnderstoryHorticultureAceraceaeEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variations of leaf suitability within forest canopies may have important consequences for the biology of phytophagous insects. In this study we examined over 4 consecutive years (1994–1997), the influence of vertical stratification of leaves within a sugar maple (Acer saccharum Marsh.) stand on biological performance and feeding preference of Malacosoma disstria Hbn. Each year, 10 healthy sugar maple trees and about 15 understory sugar maple seedlings were selected. Leaves were collected from the lower (3–6 m above ground) and the upper crown (20–25 m above ground) sections of the trees and from seedlings. Sampled leaves were set in Petri dishes for insect rearings in controlled environment. The performance of the insect, especially pupal masses and the number of eggs of adult females, was higher when larvae were fed with leaves from the upper crown section of trees. Results for the feeding preference tests showed that larvae of fourth instars consumed more surface area from leaves collected in the upper crown section of the trees. More total nitrogen found in leaves from the upper tree crown could explain the higher performance of this insect. Our results confirm the importance of the heterogeneity in leaf suitability along a vertical stratification in forests by its influence on biological performance and feeding preference of M. disstria.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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