Temperature responses of a plant‐insect system using a food‐web performance approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evaluation of the performance of a plant‐herbivore system as a whole is difficult due to the lack of fitness parameters that can be applied to both components. The individual use of traditional measures of performance (e.g., r m , biomass) can provide useful, but incomplete information on the performance of insect herbivores and seldom incorporates plant performance. We propose the use of the net generational productivity ( NGP ) to evaluate the fitness of the herbivore, which can then be compared directly with the performance of the plant in biomass units, to obtain the food‐web performance ratio (φ H/P ). We compared three biotypes of the potato aphid, M acrosiphum euphorbiae T homas ( H emiptera: A phididae), when raised on three different host plants: potato ( S olanum tuberosum L . cv. N orland) and two bell peppers ( C apsicum annuum L . cv. F ascinato and cv. C rosby) (all S olanaceae) at temperatures ranging from 8 to 36 °C. The temperature profiles of the potato aphid biotypes suggest that this aphid is better suited to temperate climates, and its performance generally depends on the particular host‐plant/biotype association. Plant growth performance showed that potato has a lower thermal tolerance, but has a faster growth rate than bell peppers, especially in the range of 16–24 °C. Temperature variation in the φ H/P ratio shows that aphids have a greater performance than plants, especially at lower temperatures, at which they can accumulate biomass up to 148 times faster. Because of the aphid's biological inability to withstand long exposures to temperatures above 28 °C, plants have a slight advantage over aphids. Nonetheless, as the performance of plants is extremely reduced at high temperatures, this advantage cannot withstand long‐term exposures to extreme temperatures. This is the first attempt to obtain a parameter capable of determining the climatic profile and performance of a food web in an inclusive yet simple manner.
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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) | 0,000 | 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 ».