Defence syndromes in lodgepole – whitebark pine ecosystems relate to degree of historical exposure to mountain pine beetles
Notice bibliographique
Résumé
Warming climate is allowing tree-killing bark beetles to expand their ranges and access naïve and semi-naïve conifers. Conifers respond to attack using complex mixtures of chemical defences that can impede beetle success, but beetles exploit some compounds for host location and communication. Outcomes of changing relationships will depend on concentrations and compositions of multiple host compounds, which are largely unknown. We analysed constitutive and induced chemistries of Dendroctonus ponderosae's primary historical host, Pinus contorta, and Pinus albicaulis, a high-elevation species whose encounters with this beetle are transitioning from intermittent to continuous. We quantified multiple classes of terpenes, phenolics, carbohydrates and minerals. Pinus contorta had higher constitutive allocation to, and generally stronger inducibility of, compounds that resist these beetle-fungal complexes. Pinus albicaulis contained higher proportions of specific monoterpenes that enhance pheromone communication, and lower induction of pheromone inhibitors. Induced P. contorta increased insecticidal and fungicidal compounds simultaneously, whereas P. albicaulis responses against these agents were inverse. Induced terpene accumulation was accompanied by decreased non-structural carbohydrates, primarily sugars, in P. contorta, but not P. albicaulis, which contained primarily starches. These results show some host species with continuous exposure to bark beetles have more thoroughly integrated defence syndromes than less-continuously exposed host species.
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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 | 0,001 | 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 ».