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Enregistrement W3080995653 · doi:10.1371/journal.pone.0237594

Ontogenetic shift from aposematism and gregariousness to crypsis in a Romaleid grasshopper

2020· article· en· W3080995653 sur OpenAlexafffund
Emma Despland

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésAposematismCrypsisGrasshopperChemical defenseBiologyNymphCamouflagePredationZoologyOntogenyEcologyPredatorHerbivore

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traits of chemically-defended animals can change as an individual grows and matures, and both theoretical and empirical evidence favour a direction of change from crypsis to aposematism. This study examines the suite of traits involved in an unusual opposite shift from aposematism to crypsis in a neotropical toxic-plant-feeding Romaleid grasshopper, Chromacris psittacus (Gerstaecker, 1873). Field surveys, behavioural observations and a rearing experiment compare host plant choice, aggregation, locomotion and thermoregulation between life history stages. Results showed that both nymphs and adults fed exclusively on a narrow range of Solanaceae plants, suggesting that the shift in defensive syndrome is not due to a change in chemical defense. Instead, nymphal aposematism appears linked to aggregation in response to plant-based selection pressures. Slow nymphal development suggests a cost to feeding on toxic plant compounds, and grouping could mitigate this cost. Grouping also increases conspicuousness, and hence can favour warning colourating in chemically-defended insects. The role of diet breadth in aposematism is poorly understood, and these results suggest how constraints imposed by feeding on toxic plants can generate bottom-up selection pressures shaping the adaptive suites of traits of chemically-defended animals.

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 enseignants0,001
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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,086 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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