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Enregistrement W2034692632 · doi:10.4039/tce.2013.30

Does spruce budworm (Lepidoptera: Tortricidae) rearing diet influence larval parasitism?

2013· article· en· W2034692632 sur OpenAlexafffund
M. Lukas Seehausen, Jacques Régnière, Éric Bauce

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceUniversité LavalNatural Resources CanadaCentre de Géomatique du Québec
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSpruce budwormChoristoneura fumiferanaTortricidaeParasitismBiologyAbies balsameaLepidoptera genitaliaIchneumonidaeBalsamParasitoidBotanyLarvaHorticultureEcologyHost (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Artificial diet is commonly used to rear the spruce budworm, Choristoneura fumiferana (Clemens) (Lepidoptera: Tortricidae), in the laboratory. While its effect on spruce budworm performance is relatively well studied, no information exists about the influence of rearing diet on larval parasitism. In this study, spruce budworm larvae reared in the laboratory on artificial diet or balsam fir, Abies balsamea (Linnaeus) Miller (Pinaceae), foliage were introduced in the field to compare parasitism. Additionally, a laboratory choice test was conducted with the larval parasitoid Tranosema rostrale (Brischke) (Hymenoptera: Ichneumonidae). No significant influence of spruce budworm rearing diet on parasitism in the field was found. However, in the laboratory, T. rostrale attacked significantly more foliage-fed larvae. We conclude that even if initial differences in parasitism may exist between diet-fed and foliage-fed larvae in the laboratory, spruce budworm larvae reared on artificial diet can be used in field studies investigating parasitism of wild spruce budworm populations without concern that the food source would affect parasitism.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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