Mate choice errors may contribute to slow spread of an invasive Eurasian longhorn beetle in North America
Notice bibliographique
Résumé
Tetropium fuscum (Coleoptera: Cerambycidae) is a Eurasian longhorn beetle and forest pest that first became invasive to Nova Scotia, Canada around 1990. In the time since its introduction, T. fuscum has spread only about 150 km from its point of introduction. In its invasive range, T. fuscum co-exists with its congener Tetropium cinnamopterum. Although they are ecologically similar species, T. fuscum tends to infest healthier trees and has a smaller host range than T. cinnamopterum. If they successfully interbreed, this could lead to hybrid individuals that are more problematic than either parent species. On the other hand, if T. fuscum can make mating errors in the field, but is not producing hybrid offspring, then this waste of mating resources could help explain the slow spread of T. fuscum in North America. We conducted no-choice and choice mating experiments between T. fuscum and T. cinnamopterum males and females and determined that both T. fuscum and T. cinnamopterum males make mate-choice errors with heterospecific females in a laboratory setting. Our results suggest that mating errors may play a role in the slow spread of T. fuscum in North America.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».