When the aggressiveness degree modifies the intraguild predation magnitude
Notice bibliographique
Résumé
In agroecosystems, intraguild predation (IGP) is an ecological interaction that can reduce the effectiveness of biological control programs. Since aggressiveness is correlated with a higher attack rate, it is suspected to influence IGP occurrence. To understand the consequences of increased aggressiveness on the IGP, we used two artificially selected lines of the generalist predator, Nabis americoferus (one aggressive and one docile). We hypothesized that IGP is positively correlated to aggressiveness. Individuals of N. americoferus were tested individually with an intraguild prey (IGPrey), Orius insidiosus, and in the absence or presence of an extraguild prey (XGPrey), third instars of Lygus lineolaris. Firstly, the attack rate of N. americoferus on O. insidiosus was recorded for 15 min and then the IGP after a period of 24 h. We found that aggressive individuals performed a higher attack rate and IGP than docile ones even with the presence of XGPrey. Whereas docile individuals did not display a strong IGP in the absence of XGPrey, it increased significantly when they were introduced. Our results suggest that IGP is positively correlated to a high aggressiveness. Additionally, it seems that docile individuals are more prone to adjust their behavior according to environmental conditions. Finally, the implications of aggressiveness degree for the predator–prey dynamic is discussed.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».