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Enregistrement W3033625898 · doi:10.4039/tce.2020.33

Nutritional developmental history and its consequences for reproductive success in <i>Drosophila suzukii</i> (Diptera: Drosophilidae)

2020· article· en· W3033625898 sur OpenAlexaff
Yvonne Young, Tristan A. F. Long

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect behavior and control techniques
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrosophila suzukiiBiologyDrosophila (subgenus)DrosophilidaeZoologyReproductive successFecundityMatingMate choiceOffspringEcologySexual selectionPopulationDrosophila melanogasterDemographyGeneticsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The characteristics of the juvenile developmental environment of an individual can have many important consequences for their adult reproductive success as it may shape the development and expression of phenotypes that are relevant to the later operation of sexual selection. Drosophila suzukii (Matsumura) (Diptera: Drosophilidae) is an economically important invasive pest species that lays its eggs in many types of soft fruits and potentially experiences large intrapopulation spatial and temporal variation in its nutritional developmental environments. Here, we examine whether the larval nutritional developmental environment influences D. suzukii mate choice, egg production, and offspring performance. Using D. suzukii raised on diets differing in their nutritional quality, we examined mating preferences, fecundity, and offspring survivorship in “no-choice,” “female choice,” and “male choice” reproductive contexts. We found evidence for both adaptive and nonadaptive mate choice behaviours associated with the phenotypes of D. suzukii that had developed in different nutritional environments. These results reveal the complex nature of the relationship between the developmental environment and individual reproductive success in D. suzukii, which has important potential implications for future management plans involving this species.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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