Leaf compositional differences predict variation in <i>Hypsipyla robusta</i> damage to <i>Toona ciliata</i> in field trials
Notice bibliographique
Résumé
Hypsipyla robusta Moore is a shoot-boring moth that feeds on species in the Swietenioideae subfamily of Meliaceae, including the rain forest tree Toona ciliata M. Roemer. Damage from Hypsipyla has been a major barrier to growing these species in plantations. Although there has been speculation regarding the role of plant chemistry in determining host selection by Hypsipyla, there is no substantial evidence to support a role for any particular class of compounds. In this study, we used near-infrared spectroscopy (NIRS) to quantify variation in tissue composition to determine whether compositional variation could be linked with differences in H. robusta damage in a sample of 153 T. ciliata tree stems. We found that a discriminant analysis using NIRS data successfully classified most leaflets into high- and low-damage classes. Regression models based on NIRS data were also able to predict variation in leaflet nitrogen and tree height. Taller specimens of T. ciliata were more frequently damaged. Leaf nitrogen varied only a little, making it a weak explanatory variable for insect attack. The capacity of NIRS to predict variation in H. robusta attack suggests a link between T. ciliata leaf chemistry and H. robusta behaviour.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».