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Enregistrement W4394822787 · doi:10.1139/cjz-2023-0190

Mating disruption alters the rate of development in an aphidophagous ladybird <i>Propylea dissecta</i> (Mulsant)

2024· article· en· W4394822787 sur OpenAlexvenueno aff
D. C. Gupta, Geetanjali Mishra

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCoccinellidaeMatingOffspringAphis craccivoraZoologyHuman fertilizationPredationEcologyBotanyAphididaePEST analysisPredatorAgronomyPregnancyGeneticsHomoptera

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ladybird beetles like many other organisms show developmental rate polymorphism in response to various abiotic and biotic factors. Since mating disruption acts as a stressor, we decided to study its impact on the occurrence of developmental rate polymorphs in ladybird beetle, Propylea dissecta Mulsant, 1850 (Coleoptera: Coccinellidae). Ten-day-old females were subjected to mating disruptions at 120, 180 min, and complete mating (211 ± 8.1 min) and then provided with optimum diet of Aphis craccivora Koch. Larvae in each treatment were reared individually and newly emerged adults were assessed on the basis of their developmental durations. They were separated into two lines: slow and fast developers. Extended mating duration was found to be correlated to increased immature survival and reduced offspring development times. Also, in complete mating treatment, percentage of fast developers were more in numbers; thus, mating duration increased the availability of sperm for females and seminal fluid may have boosted maternal protein reserves, which can then be used to produce offspring of better quality. Mating disruption might be a factor reducing the chances of fertilization success and offspring development in P. dissecta.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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