Stochasticity and controllability of nutrient sources in foraging: host‐feeding and egg resorption in parasitoids
Notice bibliographique
Résumé
The trade‐off between current and future reproduction has led many organisms experiencing stochastic reproductive opportunities to be flexible in their resource acquisition and allocation rules. Many parasitoid wasps display flexibility in choosing to host‐feed or oviposit on a host and possess an ovarian system enabling nutrient reallocation through egg resorption. The aim of this work is to assess the complementary adaptive values of host‐feeding and egg resorption as functions of host density in a synovigenic (maturing eggs throughout its adult life) parasitoid, Eupelmus vuilleti (Hymenoptera: Eupelmidae), for which there is a uniquely large base of relevant knowledge. We developed a series of models of increasing complexity, starting from a simple analytical model without egg resorption and moving on to data‐rich stochastic dynamic programming models (SDP), without and with resorption. The analytical model enabled the characterization of two, long‐ and short‐term, foraging strategies which determine host usage. Oviposition is favored at low host densities (leading to the short‐term strategy), while host‐feeding is favored at high host densities (leading to the long‐term strategy). The change of strategy occurs abruptly at intermediate host densities. The SPD models not only confirmed these predictions, but also identified smaller regions of decisions driven by day/night cycles and approaching death and predicted major shifts in daily activity patterns according to the chosen strategy. The fitness gain due to resorption is highest at intermediate host densities, where females adopt the riskier but more profitable long‐term strategy. Such a result contrasts with the generally held view, which assumes highest gains at the lowest host densities. A counterintuitive result is the higher prevalence of host‐feeding associated with the ability to resorb eggs. Considering egg resorption as a last‐resort strategy is underestimating its adaptive value, which is best understood with reference to other sources of nutrients. Its deterministic and controllable nature acts as insurance to forage and oviposit at low host densities, despite irregular food availability and potential death through starvation. Thus timing, not so much overall energy gain, matters in egg resorption. The approach can be extended to other situations, and we highlight an unexpected analogy of our results with the hoarding behavior of vertebrates.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».