How do primary nutrients affect the performance and preference of forest tent caterpillars on trembling aspen?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variation in leaf quality includes differences in both primary nutrients and secondary metabolites. Both of these factors can influence the feeding preference and resulting performance of herbivores in ways that are difficult to disentangle when comparing foliage from different sources. Our study was designed to assess the effects of the ratio of the primary nutrients in host-tree foliage, protein and sugar, on the performance and feeding behaviour of the forest tent caterpillar ( Malacosoma disstria Hübner (Lepidoptera: Lasiocampidae)). Fourth-stadium larvae were fed trembling aspen leaves ( Populus tremuloides Michx (Salicaceae)) supplemented with casein, sucrose, or buffer only (control). No differences in taste responses to the three leaf types were detected. In a cafeteria situation, feeding behaviour over the short term was largely determined by the use of pheromone trails and hence depended on which leaf was contacted first. Over the longer term, caterpillars fed most on the control leaf and the sugar-supplemented leaf and discriminated against the protein-supplemented leaf. Sugar supplementation increased survivorship relative to the control treatment but slowed development and did not affect growth; protein supplementation decreased growth. These findings are consistent with past research comparing forest tent caterpillar performance and feeding preference on different host plants.
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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) | 0,000 | 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 ».