Modeling Landscape-Level Spatial Variation in Sex Ratio Skew in the Mountain Pine Beetle (Coleoptera: Curculionidae)
Notice bibliographique
Résumé
Through their influence on effective population sizes, sex ratio skew affects population dynamics. We examined spatial variation in female-biased sex ratios in the mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae Hopkins) outbreak in western Canada to better understand how environmental context affects sex ratio skew. Our specific objectives were to: 1) characterize spatial variation in mountain pine beetle sex ratio; 2) test previously asserted hypotheses that beetle sex ratio varies with tree diameter and year in outbreak; and 3) develop predictive models of sex ratio skew for larval and adult populations. Using logistic regression, we modeled the probability that an individual beetle (n = 2,369) was female as a function of multiple environmental variables across 34 stands in British Columbia and Alberta, Canada. We identified a consistent female-biased sex ratio with significantly greater skew in adults (2:1, n = 713) than in larvae (1.76:1, n = 1,643). We found that the proportion of larval females increased with decreasing tree size and with outbreak age. However, adults did not respond to tree size and larvae did not respond to outbreak age. Predictive models differed between larvae and adults. All identified models perform well and included predictors related to weather, tree diameter, and year in outbreak. Female-biased sex ratios appear to originate from differential male mortality during development rather than from sex-biased oviposition, suggesting sex ratio skew is not the cause of outbreaks, but rather a consequence.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».