MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220755373 · doi:10.1111/een.13140

Cold tolerance and winter survival of seasonally‐acclimatised second‐instar larvae of the spruce budworm, <i>Choristoneura fumiferana</i>

2022· article· en· W4220755373 sur OpenAlexaffabout
Johanne Delisle, Michèle Bernier‐Cardou, Alain Labrecque

Notice bibliographique

RevueEcological Entomology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpruce budwormChoristoneura fumiferanaDiapauseBiologyLarvaPopulationInstarEcologyTortricidaeAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Field‐acclimatised spruce budworm larvae, Choristoneura fumiferana , supercool to as low as −41.6°C in winter months. Yet the extent to which they can withstand exposures to temperatures slightly above their supercooling point has never been investigated. In both January and February 2018, we tested various combinations of sub‐zero temperatures (−37 to −42°C) and exposure durations (0.75–12 h) to estimate the combinations of temperature and exposure durations required to kill half the population (LTT 50 ). At −37 or −38°C, the estimated emergence probability was about 0.80 at all exposure durations. In contrast, the LTT 50 was reached after 11.4 h at −39°C, 9.4 h at −40°C, and 3 h at −41°C. A temperature of −42°C was fatal to most larvae. During the winters of 2017, 2018 and 2019, survival experiments were conducted at three latitudes (46–48°N) in Québec. Regardless of the year or latitude, none of the daily minimum temperatures recorded in January or February were cold enough to reach the LTT 50 . However, the sudden drops in temperature that occurred after the winter thaw of March and in early December 2018 were likely responsible for the low proportions of emerged larvae observed. Hence, despite the high capacity of spruce budworm larvae to withstand very low sub‐zero temperatures in winter months, they remain highly vulnerable to cold spells during their early diapause or post‐diapause development. Such climatic disturbances deserve more attention, as they may increase under climate change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcological EntomologyMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207