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Enregistrement W2104685976 · doi:10.1139/b08-040

Tolerance of <i>Brassica nigra</i> to <i>Pieris brassicae</i> herbivory

2008· article· en· W2104685976 sur OpenAlexvenueno aff
Suzanne Blatt, Renate C. Smallegange, Linde Hess, Jeffrey A. Harvey, Marcel Dicke, Joop J. A. van Loon

Notice bibliographique

RevueBotany · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPieris brassicaeBiologyHerbivoreBrevicoryne brassicaeBrassicaBotanySiliqueButterflyCaterpillarLarvaHomopteraPEST analysisEcologyArabidopsisAphididae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black mustard, Brassica nigra (L.) Koch, is a wild annual species found throughout Europe and fed on by larvae of the large cabbage-white butterfly, Pieris brassicae L. We examined the impact of herbivory from P. brassicae, a gregarious herbivore, on B. nigra grown from wild seed collected locally. In greenhouse studies, the response of B. nigra to four herbivore densities in two developmental stages of the plant was quantified by measuring leaf damage, plant height, days to flowering, silique number, and seed production. Pieris brassicae readily attacked B. nigra leaves, although the timing of the attack did not affect seed production; attacked plants produced as many seeds as as nonattacked plants. Plant height was affected when plants were attacked early, but not later, in development, suggesting a connection between their belowground zone of influence and ability to regain biomass. These results demonstrate that at the herbivore densities and timing of damage studied, B. nigra tolerates folivory from Pieris brassicae through compensation.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,174

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,165 · 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'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

Citations21
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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