Insect predators affect plant resistance via density‐ and trait‐mediated indirect interactions
Notice bibliographique
Résumé
Predators can affect herbivores both through direct consumption (density-mediated interactions) and by changing behavioural, physiological or morphological attributes of the prey (trait-mediated interactions). These effects on the herbivore can in turn affect the plant through density- and trait-mediated indirect interactions (DMIIs and TMIIs). While the effects of DMIIs and TMIIs imposed by predators has been shown to influence plant density and plant communities, we know little about the effects on plant quality. In addition, the DMII and TMII components of the predator may influence each other so that the total effect of the predator on the plant is not simply the sum of the DMII and TMII. We examined DMIIs and TMIIs between a stinkbug predator and a caterpillar, and show how these interactions affect plant quality, as measured by damage, resistance to herbivores, and a defence chemical, peroxidase. We used novel methods to estimate the independent and non-additive contribution of DMIIs and TMIIs to the plant phenotype. Both predator-induced DMIIs and TMIIs caused decreases in the amount of caterpillar herbivory on plants; a strong non-additive effect between the two resulted from redundancy in their effects. TMIIs initiated by the predator were primarily responsible for a decrease in induced plant resistance. However, DMIIs predominated for reducing the production of peroxidase. These data demonstrate how DMIIs and TMIIs initiated by predators cascade through tri-trophic interactions to affect plant damage and induced resistance.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».