Effect of nest microclimate temperatures on metabolic rates of small carpenter bees, <i>Ceratina calcarata</i> (Hymenoptera: Apidae)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small carpenter bees (Ceratina calcarata Robertson) (Hymenoptera: Apidae) build their nests in both sunny and shady sites, so maternal decisions about nest sites influence the thermal environment experienced by juveniles throughout development. A previous study demonstrated that when larvae and pupae were raised in the laboratory at room temperature, those from sunny nests developed more slowly than those from shady nests. This suggested that bees developing in sunny nests slowed their metabolism or that bees developing in shady nests increased their metabolism. To test this hypothesis, we performed a field experiment in which bees nested in full sun, full shade, or semi-shade. We brought larvae and pupae into the laboratory to be raised to adulthood at room temperature and measured their metabolic rates (VCO2) at 10 °C, 25 °C, and 40 °C. As expected, bees had higher VCO2 at higher test temperatures, but significant interaction also occurred between test temperature and field treatment, such that bees from sunny nests exhibited higher metabolic rates at 40 °C. Because small carpenter bees frequently nest in full sun, adaptation to high nest temperatures may involve activation of thermal protection mechanisms at the cost of slower development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».