Elevated CO<sub>2</sub> concentration improves the performance of an agricultural pest: a worrisome climate crisis scenario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbon dioxide (CO2) emissions are central to the climate crisis and their consequences indiscriminately affect natural and anthropogenic ecosystems. Among ecological interactions, those between plants and insects are among the most impacted by the elevation in CO2 concentration (eCO2). We selected a plant and an herbivore species of worldwide relevance and tested the hypothesis that eCO2 affects leaf quality and defences of sunflower, Helianthus annuus L. (Asteraceae), and negatively impacts the larval preference and performance of the important pest Helicoverpa armigera Hübner (Lepidoptera: Noctuidae). Plants and insects developed inside open‐top chambers under ambient CO2 (ca. 400 ppm) and eCO2 (ca. 800 ppm). Sunflowers under eCO2 grew more (e.g., increased height and had more leaves) but were of lower nutritional quality at an early developmental stage (e.g., lower nitrogen content, greater leaf thickness, and higher flavonoids content). Despite showing no preference for either treatment, H. armigera larvae performed better when fed with leaves from eCO2 plants. We argue this was observed because larvae under eCO2 sustained a greater leaf consumption, even when sunflower leaf quality became similar between treatments (by the 11th week after germination). Besides, they overcompensated a more deficient diet during early developmental stages and presented a higher growth rate; ca. 2.5× more individuals reached the pupal stage, and 4× more individuals became adults. The improvement in H. armigera larval performance under eCO2 indicates a worrisome scenario in which a species that already exerts a significant impact on ecosystems would increase its consumption, develop faster, and support a larger population size.
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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 ».