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Enregistrement W4327625926 · doi:10.3389/fevo.2023.1060982

Characterizing eastern spruce budworm’s large-scale dispersal events through flight behavior and stable isotope analyses

2023· article· en· W4327625926 sur OpenAlexafffundabout
Felipe Dargent, Jean‐Noël Candau, Kala Studens, K. Perrault, Megan S. Reich, Clément P. Bataille

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of OttawaNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésBiological dispersalSpruce budwormEcologyChoristoneura fumiferanaBiologyOutbreakPopulationGeographyDemographyLepidoptera genitalia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eastern spruce budworm moth ( Choristoneura fumiferana (Clem.)) mass outbreaks have widespread economic and ecological consequences. A key explanation for the large-scale spread and synchronization of these outbreaks is the long-distance dispersal (up to 450 km) of moths from hotspots (high-density populations) to lower-density areas. These events have proved difficult to monitor because dispersal flights occur only a few times a year, have no consistent routes, and commonly used tracking methods (e.g., population genetics, mark-recapture, radio telemetry) are inadequate for this system. Confirming immigration and distinguishing between local and immigrant individuals are crucial steps in identifying the physical and ecological drivers of moth dispersal. Here, we test whether isotopes of hydrogen (i.e., delta notation: δ 2 H) and strontium (i.e., strontium isotope ratios: 87 Sr/ 86 Sr), known to independently vary in space in a predictable manner, can be used to show that an immigration event occurred and to distinguish between local and immigrant adult spruce budworm moths. We used an automated pheromone trap system to collect individuals at six different sites in eastern Canada within and outside the current outbreak area of budworm moths. We first use moth flight behavior and time of capture, currently the best available tool, to determine putative local vs. immigrant status, and then evaluate whether individual 87 Sr/ 86 Sr and δ 2 H differ between putative classes. At two sites, we detect immigrant individuals that differ significantly from putative locals and thus confirm immigration has occurred. Saliently, sites where putative locals were sampled before the occurrence of potential immigration events (~10 days) showed the strongest differences between immigrant individuals’ and local 87 Sr/ 86 Sr and δ 2 H values. Sites where the collection of putative locals was close in time (hours) or following an immigration event (days) had a less-clear distinction between putative immigrants and locals, and showed signs of mixing between these two groups. We speculate that recent immigration could have led to the misclassification of immigrants as putative locals. 87 Sr/ 86 Sr and δ 2 H data generally support the adequacy of current approaches using capture-time to detect immigration events, and provide enhanced resolution to distinguish between local and immigrant individuals and to confirm an immigration event. We discuss the broader implication of adding isotopes to the toolkit to monitor spruce budworm dispersal and suggest next steps in implementing these tools.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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