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Enregistrement W2982967780 · doi:10.1093/ee/nvz116

Cold Tolerance of Mountain Pine Beetle (Coleoptera: Curculionidae) Pupae

2019· article· en· W2982967780 sur OpenAlexafffundabout
Katherine P. Bleiker, Gregory D. Smith

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Entomology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadafRI ResearchAlberta Agriculture and ForestryMinistry of Environment - SaskatchewanMinistry of Natural Resources
Mots-clésCurculionidaeBiologyPupaBotanyBark beetleMountain pine beetleWoody plantEcologyLarva

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining the cold tolerance of mountain pine beetle, Dendroctonus ponderosae Hopkins (Coleoptera: Curculionidae), is critical for assessing its long-term persistence and eruptive potential in its new habitat, as well as the risk of continued range expansion across Canada's boreal forest. We used supercooling points (SCPs) and mortality assessments with exposure to different temperatures to determine the cold tolerance of pupae. Mountain pine beetle pupae cold tolerance did not increase with chilling and there was little change in the lethal temperature regardless of treatment or sample time. SCPs were reflective of expected mortality due to freezing: the lethal temperature for 50% mortality was -19.3°C and the mean SCP was -18.7°C. However, significant mortality occurred over time at much warmer temperatures (0 and -9°C), indicating that this life stage suffers significant prefreeze mortality. On the basis of our results, it is unlikely that pupae would be able to successfully overwinter in most regions in Canada. This study is part of a larger project aimed at producing a comprehensive assessment of the cold tolerance of all life stages of the mountain pine beetle to feed population models, climatic suitability indices, and spread assessments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0290,007

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,190 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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