Evolution of tree killing in bark beetles (Coleoptera: Curculionidae): trade-offs between the maddening crowds and a sticky situation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bark beetles (Coleoptera: Curculionidae: Scolytinae) play important roles in temperate conifer ecosystems, and also cause substantial economic losses. Although their general life histories are relatively similar, different species vary markedly in the physiological condition of the hosts they select. Most of ∼6000 known species colonise dead or stressed trees, a resource they share with a large diversity of insects and other organisms. A small number of bark beetle species kill healthy, live trees. These few are of particular interest as they compete directly with humans for resources. We propose that tree killing evolved when intense interspecific competition in the ephemeral, scarce resource of defence-impaired trees selected for genotypes that allowed them to escape this limitation by attacking relatively healthy trees. These transitions were uncommon, and we suggest they were facilitated by (a) genetically and phenotypically flexible host selection behaviours, (b) biochemical adaptations for detoxifying a wide range of defence compounds, and (c) associations with symbionts, which together aided bark beetles in overcoming formidable constitutive and induced host defences. The ability to detoxify terpenes influenced the evolutionary course of pheromonal communication. Specifically, a mate attraction system, which was exploited by intraspecific competitors in locating poorly defended hosts, became a system of cooperative attack in which emitters benefit from the contributions responders make in overcoming defence. This functional shift in communication was driven in part by linkage of beetle semiochemistry to host defence chemistry. Behavioural and phenological adaptations also improved the beetles’ abilities to detect when tree defences are impaired, and, where compatible with life history adaptations to other selective forces, for flight to coincide with seasonally predictable host stress agents. We propose a conceptual model, whereby the above mechanisms enable beetles to concentrate on those trees that offer an optimal trade-off between host defence and interspecific competition, along dynamic gradients of tree vigour and stand-level beetle density. We offer suggestions for future research on testing elements of this model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».