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Enregistrement W2491415492 · doi:10.1111/bij.12847

Multiple lines of anti-predator defence in the spotted lanternfly,<i>Lycorma delicatula</i>(Hemiptera: Fulgoridae)

2016· article· en· W2491415492 sur OpenAlexafffund
Changku Kang, Hyungmin Moon, Thomas N. Sherratt, Sang‐im Lee, Piotr G. Jabłoński

Notice bibliographique

RevueBiological Journal of the Linnean Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHemiptera Insect Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Research Foundation of Korea
Mots-clésBiologyPredationPredatorCrypsisZoologyHemipteraJumpingJumping spiderEcologyRange (aeronautics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many species have evolved a suite of anti-predator defences, rather than a single defence. These multiple defences may operate in synchrony or separately at different stages of predation sequence to protect the prey. However, empirical documentation on how multiple defences, as a whole, combine to protect prey, as well as quantitative evaluations of how and when they are deployed, are scarce. In the present study, we investigated the univoltine spotted lanternfly, Lycorma delicatula, which has cryptic forewings, defensive chemicals, and multiple behavioural defences, including rapid jumping away, sudden display of its conspicuous hindwings and abdomen (a startle/deimatic display), and death feigning. The aims of the present study were to: (1) characterize the modality of sensory stimuli that trigger the behavioural defences; (2) identify the stage(s) of the predation sequence in which L. delicatula employs each behavioural defence; and (3) investigate a range of intrinsic/extrinsic factors that might affect the execution of anti-predator responses. First, a preliminary test that simulated a range of sensory stimuli on L. delicatula suggested that they rarely responded to nontactile stimuli. This suggests that the species relies on crypsis as a primary defence unless it is physically contacted. Next, we simulated predatory attacks on the species at two different times of year (early and late season as adults). When physically contacted, the primary response of individuals was jumping away. However, when jumping was initially hindered (by grabbing), they then tended to employ deimatic display. Intriguingly, we found clear seasonal differences in these post-attack defences: after performing deimatic display, individuals were more likely to jump away in the early season, whereas death feigning was more frequent in the late season. We present adaptive explanations for this seasonal switch in anti-predator responses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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