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Enregistrement W2990267251 · doi:10.1242/jeb.217513

Monarch butterfly caterpillars tune in to buzzing insects

2019· article· en· W2990267251 sur OpenAlexaboutno aff
Kathryn Knight

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanausInsectDiggingSimple eye in invertebratesCalliphora vicinaBiologyLepidoptera genitaliaZoologyEcologyCalliphoridaeHistoryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caterpillars come in all shapes, sizes and colours. Some are furry, others have stripes, some even have eye-shaped spots, and it turns out that a large number also have great hearing. ‘Over 30 different species of caterpillars have been noted to respond to a variety of sounds including the human voice, clapping, tuning forks, doors slamming, highway noise and jet aircraft’, says Jayne Yack from Carleton University, Canada. Yet, despite all their thrashing, rearing and freezing on the spot in response to sounds, it wasn't clear what caterpillars are listening out for. ‘While we are aware that many caterpillars respond to sounds, we know little about how or why they hear’, says Yack. As the caterpillars of monarch butterflies (Danaus plexippus) freeze, shorten their bodies and flick their front ends in response to a tuning fork pitched at 250 Hz, Yack and Chantel Taylor decided to find out which frequencies the yellow, white and black caterpillars tune into and how they hear.Playing short tones ranging in pitch from 50 to 1200 Hz to the caterpillars, Taylor assessed which frequencies set the insects thrashing defensively. Plotting the caterpillars’ reactions on a graph, it was clear that the insects were most sensitive to tones between 100 and 200 Hz, although their hearing ranged from 50 Hz up to 900 Hz. Then, Taylor began searching the insects' bodies for evidence of their ‘ears’. Knowing that Dwight Minnich had suggested in the 1930s that hairs on the insect's body might pick up sounds, Taylor focused on three structures: seven pairs of vibration-sensitive hairs (filiform trichoid sensillae) distributed along the caterpillar's sides, the prothoracic shields on its back and fleshy structures, known as tubercles, at two locations on its flanks. Surgically removing each structure and then testing the caterpillars’ hearing, Taylor quickly ruled out the involvement of the tubercules and shield structures, before eventually narrowing in on two sensilla on the thorax portion (near the head) of the caterpillar's body. And when she visualised the structures with an electron microscope, she could see a 0.5 mm long hair, which would be ideal for detecting sound waves carried by vibrating air molecules.But why have monarch butterflies evolved hearing when they aren't exactly known for their conversation? ‘We propose that hearing in monarch larvae functions to protect against aerial insect parasitoids and predators’, says Yack, who explains that the hefty larvae are prone to being consumed from the inside out by the larvae of parasitic insects that lay their eggs on the hapless caterpillars. Yack suggests that the caterpillars may freeze when they hear pitches that sound like an approaching insect to avoid detection, but resort to flailing around when they are at risk of an impending attack. However, Taylor also discovered that the caterpillars can be lulled into a false sense of security, losing interest in lashing out after hearing the same buzz five times, which could place the insects at more risk from predators in noisy environments, such as railways and airports. But Yack adds that forcing pest caterpillars with hearing to drop their defences by repeatedly buzzing them could form the basis of novel green forms of pest control by leaving them vulnerable to predators that might otherwise be vanquished by a quick flick of the head.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations0
Publié2019
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