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Enregistrement W4391958316 · doi:10.1016/j.cris.2024.100076

Bet-hedging in parasitoids: when optimization is not the best strategy to cope with climatic extremes

2024· review· en· W4391958316 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Research in Insect Science · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésParasitoidBiologyForagingEcologyClimate changeSelection (genetic algorithm)Optimal foraging theoryLife history theoryRange (aeronautics)Life historyComputer scienceNatural enemies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bet-hedging occurs when unreliable environments select for genotypes exhibiting a lower variance in fitness at the cost of a lower mean fitness for each batch of progeny. This means that at the level of the genotype, the production of mostly non-optimal phenotypes may be favored when at least some phenotypes are successful. As extreme unreliable climatic events are increasing because of climate change, it is pertinent to investigate the potential of bet-hedging strategies that allow insects to cope with climate change. Evidence for bet-hedging is scarce in most insects, including parasitoids, but the unique lifestyle and biology of parasitoids leads to the expectation that bet-hedging may occur frequently. Here, we evaluate a range of parasitoid traits for which a bet-hedging strategy could be envisioned even if bet-hedging has not been identified as such yet. Under-identification of bet-hedging in nature could have resulted from a major focus of studies on parasitoid life history evolution and foraging behavior on optimality models, predicting how mean fitness can be maximized. Most environmental factors, however, vary unpredictably. Life history and behavioral adaptations are thus expected to be affected by environmental stochasticity. In this paper, we review different aspects of parasitoid behavior, physiology, and life histories and ask the question whether parasitoid traits could have evolved under selection by environmental stochasticity.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,135 · 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