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Enregistrement W2101475982 · doi:10.2298/abs1404659m

Effects of pedunculate oak tree vitality on gypsy moth preference and performance

2014· article· en· W2101475982 sur OpenAlexaff
Slobodan Milanović, Ljubodrag Mihajlović, Dragan Karadžić, L. Jankovský, P. Aleksić, Milena Janković‐Tomanić, Jelica Lazarević

Notice bibliographique

RevueArchives of Biological Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensInstitute for Biological Sciences
Organismes subventionnairesEuropean Social FundDirectorate for Biological SciencesMendelova Univerzita v BrněMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog Razvoja
Mots-clésGypsy mothBiologyVitalityPowdery mildewLarvaEcologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gypsy moths and powdery mildew play a significant role in oak decline processes. However, information is lacking on the effects on the gypsy moth of impaired tree vitality caused by defoliation or parasite infection. We assessed how pedunculate oak leaves collected from vigorous, declining, and infected trees influenced gypsy moth preference and performance (growth and nutritional indices). We found a negative effect of powdery mildew-infected leaves on gypsy moth performance, while declining trees had positive effects on gypsy moth performance and preference. All examined parameters of larvae fed declining oak leaves were higher than those of larvae fed vigorous oak leaves. Increased growth on declining oak leaves was caused by both higher consumption and more efficient food utilization. The results of this research could help us to better understand multitrophic interactions in complex communities such as oak forests.

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 enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,851

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 technologies0,0000,002
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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