Effet de la température sur les interactions trophiques et intraguildes au sein d’un système plante-herbivore-ennemis naturels : modélisation et approches expérimentales
Notice bibliographique
Résumé
Il est maintenant reconnu que les changements climatiques ont des impacts importants sur l’ensemble des organismes vivants. Parmi les facteurs de ces changements, la température occupe une place prépondérante pour les organismes ectothermes car elle régule leur métabolisme. Toutefois, bien que les effets de la température sur les individus d’une espèce soient largement connus, les connaissances demeurent limitées quant aux conséquences sur les interactions trophiques. Dans ce contexte, notre étude s’intéresse aux effets de la température sur un système biologique composé d’une plante, le poivron Capsicum annuum L., d’un herbivore, le puceron Myzus persicae Sulzer (proie extraguilde), ainsi que de deux de ses ennemis naturels : la coccinelle maculée Coleomegilla maculata lengi Timberlake (prédateur intraguilde) et la cécidomyie prédatrice Aphidoletes aphidimyza Rondani (proie intraguilde). Dans ce but, nous avons opté pour une approche multiple comprenant : (1) la modélisation des interactions prédateur-proie et intraguilde (prédation entre deux compétiteurs d’espèces différentes qui exploitent une même ressource), (2) la réalisation d’expériences empiriques en laboratoire permettant de tester les prédictions des modèles et de caractériser l’effet de la température et de ses variations sur les composantes du système biologique étudié. Conformément aux prédictions d’un premier modèle, nous mettons en évidence que, lorsque la température augmente, C. maculata est plus efficace pour trouver et manipuler ses proies, ce qui augmente le taux de prédation. En revanche, à haute température son efficacité de recherche décroît, ce qui entraîne une diminution du taux de prédation. L’activité de prédation se limite donc à une fenêtre thermique en dehors de laquelle elle est réduite ou nulle. Par la suite, nous comparons un modèle linéaire et un modèle non-linéaire (saturant à haute densité de proies) afin de déterminer lequel de ces deux modèles décrit le mieux la réponse fonctionnelle d’un prédateur intraguilde, c’est-à-dire la relation entre le nombre de proies consommées et la densité de proies. Nos résultats expérimentaux démontrent que les prédictions du modèle non-linéaire correspondent bien aux observations empiriques, tandis que le modèle linéaire surestime largement le nombre de proies consommées et la fréquence des interactions intraguildes. Par la suite, nous dérivons le modèle non-linéaire afin d’y inclure l’effet de la température. Comme prédit par ce dernier modèle, la prédation intraguilde devient plus fréquente lorsque la température augmente mais diminue lorsqu’il y a davantage de proies extraguildes. Dans une dernière étude, nous soumettons le système biologique à des pics de température. Nos résultats démontrent que ces pics diminuent la fécondité des pucerons, l’accroissement de leurs populations, le poids des larves de coccinelles et le contrôle des pucerons par les coccinelles mais n’ont pas d’effets sur la plante et les relations plante-insecte. Le système biologique s’avère également plus résistant aux pics de température en présence de coccinelles qu’en leur absence. En conclusion, notre étude souligne l’importance de considérer la température dans les interactions trophiques puisqu’elle influence le comportement des organismes et la fréquence de leur interaction, ce qui se répercute au niveau des populations et des communautés.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».