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Enregistrement W1992521606 · doi:10.1139/z09-001

Effects of early growth conditions on body composition, allometry, and survival in the ladybird beetle Harmonia axyridis

2009· article· en· W1992521606 sur OpenAlexafffundvenue
Caitlin Dmitriew, John M. Carroll, Locke Rowe

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésHarmonia axyridisBiologyLarvaBiological dispersalReproductionAllometryEcologyZoologyPredationWingCoccinellidaeAnimal sciencePredator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During both the larval and adult stages, the ladybird beetles Harmonia axyridis (Pallas, 1773) feed primarily on aphids, populations of which may fluctuate dramatically in time and space. Harmonia axyridis were reared under three resource treatments: high, low, and improving. We predicted that beetles experiencing consistently poor larval conditions would allocate limited resources to dispersal traits (by increasing relative wing surface area and fat storage), whereas larvae facing good or improving conditions were predicted to allocate preferentially to reproductive traits. As predicted, beetles reared at low food had lower wing loading and stored more fat than individuals reared at consistently high food. When conditions were initially poor but improved during development, body size was reduced relative to the high food treatment, though wing area scaled similarly. Allocation of fat and protein was dependent on both sex and treatment. Females in improving conditions stored less fat, and males less protein, relative to low food conditions. This is suggestive of a trade-off between reproduction and dispersal that is resolved differently between the sexes. Unexpectedly, adult survival under starvation was not appreciably affected by larval growth conditions, although males lived about 10 days longer, on average.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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