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>
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».