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Enregistrement W2999423727 · doi:10.1371/journal.pone.0227203

Autumn shifts in cold tolerance metabolites in overwintering adult mountain pine beetles

2020· article· en· W2999423727 sur OpenAlexafffund
K. Thompson, Dezene P.W. Huber, Brent W. Murray

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of EnvironmentUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésOverwinteringMountain pine beetleDendroctonusCurculionidaeCold hardeningBiologyAcclimatizationEcologyBark beetle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mountain pine beetle, Dendroctonus ponderosae (Coleoptera: Curculionidae) is a major forest pest of pines in western North America. Beetles typically undergo a one-year life cycle with larval cold hardening in preparation for overwintering. Two-year life cycle beetles have been observed but not closely studied. This study tracks cold-hardening and preparation for overwintering by adult mountain pine beetles in their natal galleries. Adults were collected in situ between September and December 2016 for a total of nine time points during 91 days. Concentrations of 41 metabolites in these pooled samples were assessed using quantitative nuclear magnetic resonance (NMR). Levels of glycerol and proline increased significantly with lowering temperature during the autumn. Newly eclosed mountain pine beetles appear to prepare for winter by generating the same cold-tolerance compounds found in other insect larvae including mountain pine beetle, but high on-site mortality suggested that two-year life cycle adults have a less efficacious acclimation process. This is the first documentation of cold acclimation metabolite production in overwintering new adult beetles and is evidence of physiological plasticity that would allow evolution by natural selection of alternate life cycles (shortened or lengthened) under a changing climate or during expansion into new geoclimatic areas.

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 seuil0,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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