Learning affects prey selection in larvae of a generalist coccinellid predator
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Under natural conditions, generalist predatory insects have to cope with a variety of potential prey species that are not all equally suitable. Under these circumstances, learning may be adaptive if it allows adjustment to variations in resource quality and availability. Under laboratory conditions, we examined the learning ability and memory in the prey selection process of larvae of the predatory coccinellid Coleomegilla maculata ssp. lengi Timberlake (Coleoptera: Coccinellidae). Using choice tests, we studied prey rejection behaviour of C. maculata fourth instars towards prey of different quality and we also tested the influence of hunger and prior experience with other food types on the prey rejection behaviour of coccinellid larvae. Coleomegilla maculata larvae gradually changed their behaviour and rejected low‐quality hosts more frequently, whereas high‐quality hosts were nearly always accepted. After 48 h, the learned behaviour appeared to be partially forgotten. Hunger and experience with other food types prior to the test had little effect on the gradual change of behaviour but the quality of the food ingested influenced the initial level of prey rejection. Our results demonstrate that (1) C. maculata larvae can adjust their prey selection behaviour with experience to reject progressively less suitable prey, and (2) previous experience with other prey types can influence their initial preference.
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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) | 0,001 | 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 ».