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Enregistrement W2028758470 · doi:10.5735/086.050.0603

Field Assessment of Female Mating Success Based on the Presence—Absence of Spermatophore: a Case Study with Spruce Budworm, Choristoneura fumiferana

2013· article· en· W2028758470 sur OpenAlexaffabout
Marc Rhainds

Notice bibliographique

RevueAnnales Zoologici Fennici · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpruce budwormSpermatophoreBiologyChoristoneura fumiferanaMatingPopulationZoologyEcologyTortricidaeLepidoptera genitaliaDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mating success of female spruce budworms was evaluated using the presence—absence of spermatophore in genitalia. Sampling was conducted in the 1970s in Atlantic Canada at 21 locations/years characterized by high budworm densities. More than 99.8% of in-flight females (captured at light or malaise traps) and migrant females (collected while ascending above tree canopies or in the airspace) were mated, which may reflect physiological constraints restricting flight in gravid females. About 85% of resident females (collected using sweep nets or by fogging trees with insecticide) were mated; mating success was low among young females collected early in the season and increased over time to reach a level similar (98%) to that of females that died from natural causes. These findings highlight the importance of unbiased estimates of mating success to evaluate the efficacy of mating disruption and the role of mate-encounter Allee effects on population dynamics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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