Impact of temperature and relative humidity on the eye-spotted bud moth, Spilonota ocellana (Lepidoptera: Tortricidae): a climate change perspective
Notice bibliographique
Résumé
Global climate change models predict an increase in the frequency, severity and duration of extreme weather events.Weather extremes are important for poikilothermic species limited by their capacity to withstand conditions beyond their optimum for survival and development.To understand insect population dynamics, and forecast outbreaks in agro-ecosystems, we need a better understanding of the biology of insect pests of concern.In this study, I explored physiological responses of Spilonota ocellana (Denis and Schiffermüller) in the context of spring frost and summer drought, by focusing on the most vulnerable life stages.I determined that S. ocellana spring larval instars are susceptible to temperatures above their mean supercooling point (SCP) which ranged from -9.1 ± 0.2 °C (4 th instar) to -7.9 ± 0.2 °C (6 th instar).While supercooling point increased with instar, the median LLT of -7.3 ± 0.4 °C across all instars demonstrates that a hard spring frost would be necessary to cause larval mortality.Exposure to low humidity resulted in lower egg hatch; this effect was exacerbated at higher temperatures.Furthermore, I discovered that exposure to low humidity during the latter half of egg development resulted in reduced survival and faster development rates; similar effects were also observed during a period of hot and dry conditions in an apple orchard.This study provides information on the impacts of extreme weather events on survival and development within and between life stages of S. ocellana, which could have the potential to alter population abundance, phenology, and thus management of this pest.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».