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Enregistrement W2081270229 · doi:10.1098/rspb.2004.3040

The cost of resistance to<i>Bacillus thuringiensis</i>varies with the host plant of<i>Trichoplusia ni</i>

2005· article· en· W2081270229 sur OpenAlexaff
Alida F. Janmaat, Judith H. Myers

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect Resistance and Genetics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrichoplusiaCabbage looperBacillus thuringiensisBiologyPepperHost (biology)Resistance (ecology)ToxicologyPupaHerbivoreBiotechnologyHorticultureAgronomyBotanyLarvaEcologyBacteriaNoctuidae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selection for resistance to insecticides, diseases and parasitoids is assumed to be costly and often requires tradeoffs with reproductive fitness. The costs of resistance, however, are often difficult to measure. Cabbage looper, Trichoplusia ni, a generalist Lepidopteran herbivore, has become highly resistant following the extensive use of the microbial insecticide, Bacillus thuringiensis kurstaki (Bt) in vegetable greenhouses. We compared the growth rate, pupal size and survival of resistant, susceptible and hybrid T. ni larvae fed on tomato, bell pepper and cucumber. Performance was best on cucumber and worst on pepper, and the magnitude of fitness costs associated with Bt resistance increased with declining host plant suitability. This supports the hypothesis that in this system, resistance costs are condition dependent and are greatest in the most stressful environment. Management strategies that rely on the presence of fitness costs to reduce the frequency of resistance genes must consider this variation and should be more successful on crops that are less suitable food plants. In general, condition dependence should be considered in studies designed to measure the costs of resistance.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations105
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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