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Enregistrement W2895399771 · doi:10.1093/jme/tjy173

Effect of Temperature on Oviposition Behavior and Egg Load of Blow Flies (Diptera: Calliphoridae)

2018· article· en· W2895399771 sur OpenAlexafffundabout
Krystal R. Hans, R LeBouthillier, Sherah L. VanLaerhoven

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Entomology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesUniversity of WindsorGovernment of OntarioOntario Innovation Trust
Mots-clésBiologyCalliphoridaePhormia reginaCarrionLuciliaZoologyLarvaEcologyEphemeral keyForagingReproductionAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Making optimal oviposition decisions is especially important for female carrion colonizing insects whose larvae often depend on ephemeral resources. Optimal oviposition theory predicts that females should exhibit behaviors that will maximize the performance of their offspring. Oviposition can be influenced by a variety of factors, including temperature. The aim of this study was to investigate the effects of temperature on the oviposition behavior and egg load of two blow fly species native to southern Ontario: Phormia regina Meigen, and Lucilia sericata Meigen (Diptera: Calliphoridae). Using fetal pig carcasses as an oviposition substrate, we assessed the length of time until the first oviposition event, preferred oviposition sites, and the total number of eggs oviposited. For each of the two species, five different temperature treatments ranging from 15 to 35°C were used. Temperature influenced time to the first oviposition event, as well as the number of eggs deposited by L. sericata and P. regina. As temperature increased, oviposition occurred faster with more eggs deposited for these two species. Female P. regina, in particular, demonstrated a higher egg load with increasing temperature. Differences in optimal temperatures for reproduction, including egg load and oviposition, may be a mechanism driving seasonal temporal resource partitioning leading to species coexistence utilizing ephemeral resources.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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