Generalist predation on forest tent caterpillar varies with forest stand composition: an experimental study across multiple life stages
Notice bibliographique
Résumé
1. Generalist enemies can regulate low‐density forest insect populations, and are widely considered to cause greater mortality in more diverse habitats. Forest tent caterpillars ( Malacosoma disstria Hübner; FTC) are a major defoliator of aspen ( Populus tremuloides Micheaux) in the boreal forest, a region with a mosaic of forest stand types. This heterogeneity may influence FTC outbreaks if generalist predation or parasitism differs among stands of different tree composition. 2. Using exclusion experiments we estimate predation and parasitism of FTC across multiple life‐history stages in low‐density populations occupying both aspen (low diversity) and mixedwood stands (high diversity). 3. Arthropod and avian generalist predators were responsible for most natural enemy‐caused mortality of immature FTC, but their relative impacts varied among FTC life‐history stages. Contrary to expectation, predation on late instar larvae and pupae was higher in the less diverse aspen stands and early instar mortality did not differ. 4. By considering multiple life‐history stages, our results provide a more comprehensive view of natural enemy‐caused morality of immature FTC. Because generalist predation on FTC was higher in aspen than in mixedwood stands, we suggest that FTC populations may be slower to reach outbreak levels in aspen stands.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».