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Enregistrement W2597179128 · doi:10.1139/cjfr-2016-0537

Effects of phenological synchronization on caterpillar early-instar survival under a changing climate

2017· article· en· W2597179128 sur OpenAlexaffvenue
Emma Despland

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstarBiologyPhenologyEcologyPopulationPredationOutbreakBiological dispersalHerbivoreLarvaPopulation densityDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early-instar caterpillars experience very high and often very variable mortality; if it is density dependent, it can be a key factor in outbreak dynamics. Plant physical and chemical defenses can be extremely effective against young caterpillars, even of specialists. Phenological asynchrony with host plants can lead to dispersal and mortality in the early instars and increased predation or poor nutrition in later instars. Predation on early-instar larvae (including cannibalism) can be extremely high, parasitism appears generally low, and pathogens acquired early in larval development can lead to high mortality in later stadia. Four well-studied species reveal very different roles of early-instar mortality in population dynamics. In spruce budworm and gypsy moth, early-instar mortality rates can be very high; they do not drive outbreak cycles because density dependence is weak, but can modulate cycles and contribute to outbreak size and duration. For the autumnal moth, early-instar survival depends on host plant synchrony, but may or may not be density dependent. For monarch butterflies, the relative importance of larval mortality rates in population dynamics remains unclear. Tritrophic interactions between herbivores, host plants, natural enemies, and microbes play complex and species-specific roles in early-instar ecology, leading to emergent dynamics in population fluctuations. The phenology of these relationships is often poorly understood, making their responses to climate change unpredictable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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