Field sampling of fig pollinator wasps across host species and host developmental phase: Implications for host recognition and specificity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous genetic studies of pollinator wasps associated with a community of strangler figs (Ficus subgenus Urostigma, section Americana) in Central Panama suggest that the wasp species exhibit a range in host specificity across their host figs. To better understand factors that might contribute to this observed range of specificity, we used sticky traps to capture fig‐pollinating wasp individuals at 13 Ficus species, sampling at different phases of the reproductive cycle of the host figs (e.g., trees with receptive inflorescences, or vegetative trees, bearing only leaves). We also sampled at other tree species, using them as non‐Ficus controls. DNA barcoding allowed us to identify the wasps to species and therefore assign their presence and abundance to host fig species and the developmental phase of that individual tree. We found: (1) wasps were only very rarely captured at non‐Ficus trees; (2) nonetheless, pollinators were captured often at vegetative individuals of some host species; (3) overwhelmingly, wasp individuals were captured at receptive host fig trees representing the fig species from which they usually emerge. Our results indicate that wasp occurrence is not random either spatially or temporally within the forest and across these hosts, and that wasp specificity is generally high, both at receptive and vegetative host trees. Therefore, in addition to studies that show chemicals produced by receptive fig inflorescences attract pollinator wasps, we suggest that other cues (e.g., chemicals produced by the leaves) can also play a role in host recognition. We discuss our results in the context of recent findings on the role of host shifts in diversification processes in the Ficus genus.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».