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Enregistrement W4393342104 · doi:10.1093/jisesa/ieae037

Impacts of winter warming events on spruce budworm: the importance of timing

2024· article· en· W4393342104 sur OpenAlexafffund
Eric R.D. Moise, Jamie Warren, Joseph J. Bowden

Notice bibliographique

RevueJournal of Insect Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest ServiceNatural Resources CanadaDepartment of Fisheries and Land Resources
Mots-clésSpruce budwormBiologyTortricidaeChoristoneura fumiferanaDiapauseDormancyLepidoptera genitaliaGlobal warmingEcologyOverwinteringPhenologyClimate changeAgronomyLarva

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Winter climate change constitutes not only a shift in chronic conditions (i.e., shorter length and warmer average temperatures) but will also influence the dynamics of extreme warming events. The latter may be particularly important for the performance and survival of insects, given their susceptibility to temperature variation. However, metabolic sensitivity changes over the course of winter diapause, and thus, insect responses to warming may vary depending on when the event occurs. To determine the influence of warm-up timing, we exposed the spruce budworm, Choristoneura fumiferana ((Clem.), Lepidoptera: Tortricidae), to acute warming events in early-, mid-, and late-dormancy and measured impacts on survival, performance, and biochemistry. While we did not observe any impacts of warm-up timing on performance, survival to the adult stage was significantly reduced in response to earlier warming. Additionally, glycogen concentration was significantly higher in response to early and late warming exposure. Collectively, these results suggest that the timing of extreme winter warming events matters, with consequences for both lethal and sublethal responses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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