Selecting aggressiveness to improve biological control agents efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In agroecosystems, omnivorous predators are recognized as potential biological control agents because of the numerous species pest species they prey on. Nonetheless, it could be possible to enhance their efficiency through artificial selection on traits of economical or ecological relevance. Aggressiveness is expected to be related to zoophagy, diet preferences and to a higher attack rate. The study aimed to assess the aggressiveness degree of the damsel bug, Nabis americoferus, and estimate its heritability. We hypothesized that a high aggressiveness degree can be selected, and that males are more aggressive than females. Using artificial selection, we reared two separate populations, each composed of nine genetically isolated lines characterized by their different aggressiveness degree (aggressive, docile and non-selected). After five generations, we had efficiently selected aggressive behavior. The realized heritability was 0.16 (± 0.04 S.E.) and 0.27 (± 0.1 S.E.) for aggressiveness and docility in the first population. It was 0.25 (± 0.03) and 0.23 (± 0.08 S.E.) for the second population. Males were more aggressive than females only for the second population. The potential of these individuals as biological control agents and the ecological consequences of aggressiveness is discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».