Larval diet prior to and following virus ingestion influences the efficacy of two nucleopolyhedroviruses in whitemarked tussock moth (<i>Orgyia leucostigma</i>) caterpillars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Food quality can influence the performance of immature insects and their interactions with pathogens, such as viruses. In manipulative field studies, virus-free caterpillars of the whitemarked tussock moth (WMTM) ( Orgyia leucostigma (Smith)) had higher survival, more female-biased sex ratios, and were larger when feeding on white birch ( Betula papyrifera Marshall) versus balsam fir ( Abies balsamea (Linnaeus) Miller) or red spruce ( Picea rubens Sargent). Subsequent laboratory studies with two nucleopolyhedroviruses, derived from WMTMs and Douglas-fir tussock moths, indicated that caterpillars fed high quality food ( i.e ., artificial diet) prior to infection had less mortality associated with virus infection than those feeding on lower quality foliage ( i.e ., birch). In field studies, caterpillars fed birch following infection had significantly lower mortality than those feeding on relatively lower quality foliage ( i.e ., balsam fir). We postulate that higher nutritional quality in artificial diet relative to birch (previrus-ingestion nutrition) and in birch relative to balsam fir foliage (postvirus-ingestion nutrition) has a positive effect on the ability of tussock moth caterpillars to resist or recover from viral infections, although the specific mechanisms responsible for observed resistance remain unclear.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».