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Enregistrement W2031775377 · doi:10.1017/s0031182008004459

Manipulation of host food availability and use of multiple exposures to assess the crowding effect on<i>Hymenolepis diminuta</i>in<i>Tribolium confusum</i>

2008· article· en· W2031775377 sur OpenAlexaff
Allen W. Shostak, John G. Walsh, Yuen C Wong

Notice bibliographique

RevueParasitology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrowdingBiologyHymenolepis diminutaParasite hostingHost (biology)ZoologyEcologyHelminthsCestoda

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied the 'crowding effect' in Tribolium confusum infected with Hymenolepis diminuta. Manipulations included age and number of parasites, and diet, sex, age and number of exposures of hosts. Volume per parasite was unaffected until an intensity of at least 5-10 parasites per host, then declined approximately inversely as intensities increased. Parasite size was affected by host sex but not age or reproductive status. Host diet affected parasite size and the impact of crowding. Daily gain in parasite volume peaked partway through the developmental period and preceded the first evidence of a crowding effect. Parasites that established during a second exposure had a transient developmental delay but eventually grew as large or larger than parasites from a single exposure with the same total intensity. Parasites responded to crowding by differential allocation of resources. Cercomer volume decreased even with slight crowding, the capsule surrounding the scolex was not reduced until crowding became more severe, and scolex width was reduced only in the most extreme conditions. The data support the hypothesis that the crowding effect in this system is driven primarily by nutrient, rather than space limitations.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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