Plasticity of cold hardiness in the eastern spruce budworm, <i>Choristoneura fumiferana</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High latitude insect populations must cope with extreme conditions, particularly cold temperatures. Insects use a variety of cold hardiness mechanisms to withstand this temperature stress, and these can drive geographic distributions through overwintering mortality. The degree of cold hardiness can be altered by two evolved responses: phenotypic plasticity and local adaptation. Phenotypic plasticity can occur within or between generations (transgenerational plasticity; TGP), and local adaptation can evolve through directional selection in response to regional climatic differences. We used the eastern spruce budworm, Choristoneura fumiferana (Lepidoptera: Tortricidae) as a model to explore the role that variable winter temperatures play in inducing two aspects of plasticity in cold hardiness: TGP and local adaptation in phenotypic plasticity. This species is one of the most destructive boreal forest pests in North America, therefore accurately predicting overwintering survival is essential for effective management. While we found no evidence of TGP in cold hardiness, there was a long-term fitness cost to larvae that experienced repeated cold exposures. We also found evidence of local adaptation in both seasonal and short-term plasticity of cold hardiness. These findings provide evidence for the importance of phenotypic plasticity and local adaptation when modelling species distributions.
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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 ».