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Enregistrement W2086631979 · doi:10.1111/j.0307-6946.2006.00768.x

The influences of host plant and genetic resistance to <i>Bacillus thuringiensis</i> on trade‐offs between offspring number and growth rate in cabbage loopers, <i>Trichoplusia ni</i>

2006· article· en· W2086631979 sur OpenAlexafffund
Alida F. Janmaat, Judith H. Myers

Notice bibliographique

RevueEcological Entomology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésBiologyTrichoplusiaFecundityBacillus thuringiensisHost (biology)OffspringTrade-offPepperBotanyPupaPopulation dynamicsLarvaHorticultureZoologyNoctuidaeEcologyGeneticsDemographyPopulationBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. 1. Variation in progeny size and quality is common among insects and this variation can strongly influence individual fitness. Larger progeny typically survive better and develop faster under adverse conditions and may have higher fecundity. Due to resource limitations, however, trade‐offs may arise between having fewer large offspring or more smaller ones. 2. For cabbage loopers, Trichoplusia ni , pepper leaves are a poorer larval host than cucumber or tomato leaves as indicated by survival, development rate, and body size. Moths reared on cucumber produced more slower growing offspring than those that had been reared on pepper, which produced fewer, faster growing progeny. 3. Traits conferring resistance to Bacillus thuringiensis ( Bt ) generally are associated with strong deleterious effects that may influence resource allocation and reproductive trade‐offs between progeny size and number. 4. Unlike the host‐plant related trade‐off between progeny size and fecundity observed among susceptible control moths, Bt ‐resistant parents had both the lowest fecundity and smallest progeny size on all host plants. This finding suggests that the progeny size–number relationship is constrained in resistant individuals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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