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Enregistrement W2173162897 · doi:10.1093/jee/98.5.1648

Effect of Kaolin on Fitness and Behavior of Choristoneura rosaceana (Lepidoptera: Tortricidae) Larvae

2005· article· en· W2173162897 sur OpenAlexafffund
Tara E. Sackett, Christopher M. Buddle, Charles Vincent

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesNational Science CouncilAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Mots-clésTortricidaeBiologyInstarLarvaLepidoptera genitaliaPupaMalusHorticultureAnimal scienceBotanyToxicology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanisms by which kaolin, a clay particle film formulation, affects the fitness and behavior of larvae of obliquebanded leafroller, Choristoneura rosaceana (Harris), were investigated. Feeding experiments tested kaolin as a physical barrier versus a physiological toxin for larvae that consumed kaolin applied either to apple (Malus spp.) leaves or mixed in artificial diet. Behavioral experiments tested the effects of kaolin applied to apple leaves on neonate dispersal and leaf rolling by third and fourth instars. When larvae fed on apple leaves sprayed with kaolin, mortality and time to pupation of larvae increased significantly, whereas pupal mass significantly decreased. When larvae consumed kaolin mixed into an artificial diet, however, the effects on mortality, pupation time, and pupal mass were negligible. There may be minor physiological effects from consumption because male time to pupation was delayed for larvae fed diets containing the highest concentration of kaolin. In behavioral experiments, neonate larvae dispersed more quickly off plants covered with kaolin than control plants, and kaolin delayed the construction of leaf shelters by third and fourth instars. We showed that the effects of kaolin on C. rosaceana larvae are primarily physical, causing changes in dispersal and rolling behaviors and as a physical barrier to feeding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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