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Enregistrement W2948321661 · doi:10.1111/phen.12290

Energy use by the mountain pine beetle (Coleoptera: Curculionidae: Scolytinae) for dispersal by flight

2019· article· en· W2948321661 sur OpenAlexafffund
Asha Wijerathna, Maya L. Evenden

Notice bibliographique

RevuePhysiological Entomology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceUniversity of AlbertaNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAustralian GovernmentAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésMountain pine beetleBiologyDendroctonusCurculionidaeBiological dispersalHost (biology)PinaceaeEcologyBark beetleBotanyPinus <genus>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The mountain pine beetle Dendroctonus ponderosae Hopkins is a major native pest of Pinus Linnaeus (Pinaceae) in western North America. Host colonization by the mountain pine beetle is associated with an obligatory dispersal phase, during which beetles fly in search of a suitable host. Mountain pine beetles use stored energy from feeding in the natal habitat to power flight before host colonization and brood production. Lipids fuel mountain pine beetle flight, although it is not known whether other energy sources are also used during flight. In the present study, we compare the level of energy substrates, proteins, carbohydrates and lipids of individual mountain pine beetles flown on flight mills with unflown control beetles. We use a colorimetric method to measure the entire metabolite content of each individual beetle. The present study reveals that mountain pine beetles are composed of more protein and lipid than carbohydrate. Both female and male mountain pine beetles use lipids and carbohydrates as energy sources during flight. There is variation between sexes, however, in the energy substrates used for flight. Male mountain pine beetles use protein, in addition to lipids and carbohydrates, to fuel flight, whereas protein content is not different between flown and control females.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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