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Enregistrement W2029499392 · doi:10.14411/eje.2001.048

Fitness of two phenotypes of Harmonia axyridis (Coleoptera: Coccinellidae)

2001· article· en· W2029499392 sur OpenAlexafffund
António O. Soares, Daniel Coderre, H. Schanderl

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Entomology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversidade dos Açores
Mots-clésHarmonia axyridisBiologyCoccinellidaeZoologyPhenotypeEcologyEvolutionary biologyGeneticsPredatorPredationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coccinellid H. axyridis shows considerable intraspecific variability of elytral patterns. In this paper, we suggest that a genotype that confers a specific pattern of elytra could also confer other specific autecological attributes. The aim of this paper is to compare fitness parameters of two phenotypes (aulica and nigra). Aulica is a common morph characterized by two light red areas that nearly cover the whole elytra, leaving a narrow black border, whereas nigra is completely black; the latter is a rare morph that was naturally obtained from mass cultures. Intraspecific differences occur between H. axyridis phenotypes. The aulica phenotype is more voracious than nigra. Consumption rate of males is higher in aulica than in nigra, but there is no difference for females. Larval biomass of aulica is generally higher than that of nigra. The maximum body-weights reached by larval instars and adults are significantly higher for aulica. Aulica also has greater longevity and reproductive capacity. Only life stage duration of eggs and pre-pupae differ between the two phenotypes. Nigra shows lower fecundity and fertility. Our study showed that the strong differences in phenotype traits of the coccinellid H. axyridis could affect its fitness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations71
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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