Differential Host-Finding Abilities by a Weed Biocontrol Insect Create Within-Patch Spatial Refuges for Nontarget Plants
Notice bibliographique
Résumé
Many modern weed biocontrol insects exhibit transient "spillover" nontarget herbivory when and where insects are in high density, such as following biocontrol releases, or around dense target weed infestations. Understanding spatial patterns of herbivory is important for predicting efficacy and safety of biocontrol, as refuges from herbivory can buffer plants from population-level impacts. Here, we demonstrate that differential host-finding and arrestment behaviors by an oligophagous biocontrol insect lead to spatial refuges from nontarget herbivory around insect release points within mixed patches of target and nontarget plants. We created transient insect outbreaks by releasing large numbers of Mogulones crucifer Pallas (Coleoptera: Curculionidae) into naturally occurring rangeland patches of the nontarget plant Hackelia micrantha (Eastwood) J.L. Gentry with varying densities of its target weed Cynoglossum officinale L., and monitored spatial patterns of herbivory around release points after 4-7 wk. In complement, we conducted a mark-release-recapture (MRR) experiment to compare M. crucifer's target and nontarget host-finding and arrestment behaviors. For rangeland releases, 95% of nontarget herbivory occurred within 4.25 m of release points, independent of target plant density. Target herbivory occurred throughout our evaluation radii (up to 14 m), where maximum density of diffusing M. crucifer was 1/10 of that in the nontarget herbivory radius. In the MRR experiment, more weevils were recaptured on C. officinale (but not H. micrantha) than expected by chance. M. crucifer's lack of specialized nontarget host-finding and arrestment behaviors means that spatial refuges from herbivory are created for H. micrantha just meters away from sources of high weevil density.
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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) | 0,002 | 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 ».