Studying the “fly factor” phenomenon and its underlying mechanisms in house flies <i>Musca domestica</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The “fly factor” was first discovered >60 years ago and describes the phenomenon that food currently or previously fed on by flies attracts more foraging flies than the same type and amount of food kept inaccessible to flies. Since then, there has been little progress made to understanding this phenomenon. Our objectives were (i) to demonstrate the existence of the fly factor in house flies, Musca domestica and (ii) to study underlying mechanisms that may cause or contribute to the fly factor. In 2‐choice laboratory bioassays, we obtained unambiguous evidence for a fly factor phenomenon in house flies, in that we demonstrated that feeding flies are more attractive to foraging flies than are nonfeeding flies, and that fed‐on food is more attractive to foraging flies than is “clean” food. Of the potential mechanisms (fly excreta, metabolic output parameters [elevated temperature, relative humidity, carbon dioxide]), causing the fly factor, fly feces, and regurgitate do attract foraging flies but none of the metabolic output parameters of feeding flies does. Even though feeding flies produce significantly more CO2 than nonfeeding flies, elevated levels of CO2 have no behavior‐modifying effect on flies. Preferential attraction of house flies to fly feces and regurgitate indicates that the flies sense airborne semiochemicals emanating from these sources. Hypothesizing that these semiochemicals are microbe‐produced, future studies will aim at isolating and mass producing these microbes to accumulate semiochemicals for identification.
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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) | 0,000 | 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 ».