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Enregistrement W4386138352 · doi:10.22543/0090-0222.2198

Effects of Visual Silhouette, Leaf Size and Host Species on Feeding Preference by Adult Emerald Ash Borer, <i>Agrilus Planipennis</i> Fairmaire (Coleoptera: Buprestidae)

2018· article· en· W4386138352 sur OpenAlexfundno aff
Deepa S. Pureswaran, Therese M. Poland

Notice bibliographique

RevueThe Great Lakes Entomologist · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceCanadian Food Inspection AgencyU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBuprestidaeEmerald ash borerAgrilusBiologyFraxinusBotanyPEST analysisHost (biology)HorticultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emerald ash borer, Agrilus planipennis Fairmaire (Coleoptera: Buprestidae) is an invasive species recently established in North America. In large arena bioassays, when given a choice among live green ash, Fraxinus pennsylvanica Marsh and artificial ash saplings that were hidden or exposed from view, beetles preferred live trees (either visible or hidden) compared to artificial trees that had similar visual silhouettes, confirming that olfactory cues are used to locate hosts. Examination of the effect of leaf size revealed that large leaves attracted more beetles than medium-sized leaves that in turn attracted more beetles than small leaves of the same age. Beetles also consumed more of the large leaves in terms of total leaf area than either medium or small leaves, but the proportion of foliage that beetles consumed relative to total available leaf area, did not differ. When newly emerged adults were fed on green and Manchurian ash, Fraxinus mandshurica Rupr., foliage in a no- choice assay, beetles that were given green ash consumed significantly more foliage compared to those that fed on Manchurian ash, but neither longevity nor beetle body weight differed. Our results suggest that while beetles might use olfactory cues to identify suitable hosts, visual cues also play a role in landing and feeding behavior. Manchurian ash might have greater nutritive value or resistance than green ash, necessitating lower consumption and therefore less damage in nature.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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