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Enregistrement W2911632118 · doi:10.7554/elife.41855

The cuticular hydrocarbon profiles of honey bee workers develop via a socially-modulated innate process

2019· article· en· W2911632118 sur OpenAlexafffund
Cassondra Vernier, Joshua J. Krupp, Katelyn Marcus, Abraham Hefetz, Joel D. Levine, Yehuda Ben‐Shahar

Notice bibliographique

RevueeLife · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Science Foundation
Mots-clésHoney beeBiologyInsectCladeSwarming (honey bee)ZoologyEvolutionary biologyEcologyGeneticsPhylogeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large social insect colonies exhibit a remarkable ability for recognizing group members via colony-specific cuticular pheromonal signatures. Previous work suggested that in some ant species, colony-specific pheromonal profiles are generated through a mechanism involving the transfer and homogenization of cuticular hydrocarbons (CHCs) across members of the colony. However, how colony-specific chemical profiles are generated in other social insect clades remains mostly unknown. Here we show that in the honey bee (Apis mellifera), the colony-specific CHC profile completes its maturation in foragers via a sequence of stereotypic age-dependent quantitative and qualitative chemical transitions, which are driven by environmentally-sensitive intrinsic biosynthetic pathways. Therefore, the CHC profiles of individual honey bees are not likely produced through homogenization and transfer mechanisms, but instead mature in association with age-dependent division of labor. Furthermore, non-nestmate rejection behaviors seem to be contextually restricted to behavioral interactions between entering foragers and guards at the hive entrance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations57
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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