Patch exploitation strategy by an egg parasitoid in constant or variable environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. 1. In this paper, the foraging behaviour (the proximal mechanisms involved in patch‐leaving rules and the egg dispersion) of an egg parasitoid, Anaphes victus , was analysed in environments containing either patches of constant quality (i.e. predictable environment) or patches of variable quality (i.e. unpredictable environment) in order to determine the motivational mechanisms used in patch‐leaving strategies. 2. Comparison of the patch exploitation strategy of A. victus between the different habitats suggested that the response of A. victus to a given patch quality strongly depended on its past experiences. Females allocated more time and more eggs in a mixed quality patch after experiencing a poor quality patch than after experiencing a good quality patch. In a poor quality patch, females superparasitised more frequently after experiencing a poor quality patch than after experiencing a good quality patch. In a good quality patch, A. victus females laid more eggs after having visited two poor quality patches than after visiting good quality patches. 3. Recent foraging experiences are used to estimate both the availability and spatial distribution of hosts in the environment and adjust foraging decisions accordingly. The observed variability in the patch‐leaving rules within the same species stresses the importance of previous experience when describing behaviours of female parasitoids.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,018 | 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 ».