Impact of extreme and fluctuating temperatures on aphid–parasitoid dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is predicted to increase the occurrence of extreme temperature events. We constructed a stage‐structured Leslie matrix model with intra‐generational dynamics to explore the impact of extreme and fluctuating temperatures on host–parasitoid dynamics. We varied three temperature parameters to generate a range of temperature regimes that varied in their daily maximum temperatures, the number of warmer‐than‐average days and the autocorrelation of those warmer‐than‐average days. All three temperature parameters influenced host–parasitoid dynamics. Increasing the frequency of warmer than average days and the degree of autocorrelation only exerted significant impacts on host– parasitoid dynamics when daily maximum temperatures were sufficient to produce temperature‐dependent mortality. The effects of increasing autocorrelation of daily temperatures were dependent on the maximum daily temperatures and the frequency of warmer than average days. When daily maximum temperatures were severely warm, but the frequency of those severely warm days was low, increasing autocorrelation increased the probability that the aphids and parasitoids will persist, but when the frequency of severely warm days is increased, increasing autocorrelation decreases the probability that the populations will persist. These temperature phenomena exert significant effects on host–parasitoid dynamics in addition to those effects produced by changes in mean temperatures and warrant further investigation at the community level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».