Morphological variation associated with dispersal capacity in a tree‐killing bark beetle <i>Dendroctonus ponderosae</i> Hopkins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intrinsic factors influencing the dispersal of insect pests during outbreaks are poorly understood, yet these factors need to be quantified to parameterize dispersal in models that predict population spread. The present study related wing and body morphology of female mountain pine beetles ( Dendroctonus ponderosae ) to flight distance, as measured by flight mill bioassays. Beetles that flew long distances (> 11 km) had a greater body weight and larger wings than beetles that flew short distances (< 1 km). These heavier female beetles should also be more capable pioneers because other studies have shown that body weight is positively correlated with lipid content. Wing and body morphology of females are significant predictors of flight distance; heavy beetles with large wings generally flew further than smaller beetles, although this relationship is heteroscedastic. Dispersion of flight distance values increases with wing loading (weight/wing area) as a result of a cohort of ‘lazy’ individuals that fly short distances (< 1 km) regardless of flight phenotype. The observed morphology explained less than 20% of the variation in flight capacity, indicating a substantial contribution from other intrinsic factors that remain to be investigated. The present study may have implications for dispersal modelling, providing estimates of flight capacity using morphological measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».