Leaf damage and prey type determine search effort in <i>Orius tristicolor</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Components of search effort were determined for adult females of Orius tristicolor (White) (Hemiptera: Anthocoridae) on bean, Phaseolus vulgaris L., leaves with either western flower thrips, Frankliniella occidentalis (Pergande) (Thysanoptera: Thripidae) or twospotted spider mites, Tetranychus urticae (Koch) (Acari: Tetranychidae) as prey. In the absence of prey, females of O. tristicolor allocated significantly more search time to leaves damaged by western flower thrips than to leaves damaged by twospotted spider mites, artificially damaged leaves or undamaged leaves. In the presence of prey, search time increased with increasing amounts of leaf damage for both prey species, but was not affected by prey species. Amounts of leaf damage or type of prey did not affect giving‐up‐time. The proportion of predators that successfully located thrips increased with increasing amounts of thrips damage on leaves. Females of O. tristicolor appeared to follow some simple, behavioural rules‐of‐thumb for allocation of search effort. The presence and type of damage determined the initial effort allocated to searching a leaf. Subsequent effort was determined by successful capture of prey, regardless of species. The implications of these results for application of Orius spp. for biological control are discussed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».