Implications of guppy (<i>Poecilia reticulata</i>) life‐history phenotype for mosquito control
Notice bibliographique
Résumé
) are frequently introduced to both natural and artificial water bodies as a mosquito control. Laboratory studies have demonstrated that guppies can consume large numbers of larval mosquitoes. Our study investigates how intraspecific variability in guppy phenotype affects their importance as a mosquito biocontrol and how habitat conditions (natural ponds vs. water storage containers) may influence insect biomass and guppy feeding. Using a blocked experimental design, we established stream-side mesocosm ponds with half receiving gravel substrate to simulate pond-bottom habitat. To provide realistic diet choices and insect abundances, we allowed the mesocosms to colonize naturally with aquatic insect larvae for 1 month before introducing guppies. We tested two distinct guppy phenotypes (from high- and low-predation streams) alongside fish-free controls. After 1 month, we measured insect biomass in the mesocosms and examined guppy gut contents to document direct predation. While overall insect biomass was not significantly different across the three fish treatments, we observed a significant reduction in mosquito biomass in fish treatments compared to fish-free controls, as well as intraspecific differences in feeding. Overall insect biomass was significantly higher in mesocosms without gravel, while habitat condition had no effect on mosquito biomass. As guppy phenotype responds to changes in their environments, it is an important consideration for biocontrol policy to anticipate potential ecosystem effects. We close by relating our findings to other studies and by discussing the implications and potential risks of using guppies to control mosquitoes.
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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 ».