Comparing thermal tolerance across contrasting landscapes: first steps towards understanding how landscape management could modify ectotherm thermal tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Insects are highly dependent on ambient temperatures to ensure their biological functions. Their persistence in the environment and their resistance to unfavourable temperatures are governed by their physiological thermal tolerance. Global change extends beyond climatic conditions to encompass modifications to the landscape. Studies of climate change and landscape composition effects on ecosystem services, such as biological control, are commonly performed independently. Moreover, coarse scales are not always relevant when assessing climate change's impacts on ectotherms. We aimed to better understand the ecological relationships that may exist between microclimatic variation and insect thermal tolerance across a landscape composition gradient. To determine how landscape composition may impact insect thermal tolerance, parasitic wasps (Hymenoptera: Braconidae: Aphidiinae) of aphids were sampled along a landscape gradient from ‘closed’ to ‘open’ habitats. Sampling was performed during the winter 2013/14 and spring 2014 in cereal fields of Brittany, France. Meteorological data were recorded along this gradient. First, our results show an influence of landscape composition on local microclimate. Additionally, parasitoids from open landscapes had a higher tolerance to low temperatures, leading to higher physiological costs, compared with parasitoids from closed landscapes. This trend was stronger in winter than in spring. These results have numerous implications in the context of climate change, suggesting that targeted landscape management practices could create sheltered microclimatic areas that reduce the physiological costs of thermal tolerance and promote the persistence of biological control agents.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».