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Enregistrement W4400107524 · doi:10.1139/cjz-2024-0065

Crowding as a possible stress factor in food choice of aphidophagous ladybird beetle, <i>Propylea dissecta</i> (Mulsant)

2024· article· en· W4400107524 sur OpenAlexvenueno aff
Lata Verma, Geetanjali Mishra, Omkar Omkar

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-clésCrowdingBiologyLarvaPredatorEcologyToxicologyAnimal sciencePredationZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crowding induces behavioural and lasting morphological and chromatic changes in insects. This study examined how larval rearing density of Propylea dissecta (Mulsant, 1850) affected food choice and development duration, hypothesising that larvae under stress will opt for lower quality food as larval density increases. Larvae were reared at various densities under three crowding treatments: direct physical, indirect physical, and chemical tracks. In each treatment, larvae experienced crowding at densities of 0, 2, 4, 6, 8, 10, and 12 individuals per arena. Fourth stage larvae were provided with food choice of aphids, heterospecific eggs, and conspecific eggs. Significant effect of crowding on total development duration, first consumption time, and first food consumption was observed. Decrease in development duration at densities of 4 and 6 and increase in development duration at low and high densities were observed in direct physical crowding. Indirect physical and chemical crowding yield the shortest development duration at densities of 8, 10, and 12, when compared to low and moderate crowding. First encounter time increased with increasing chemical tracks concentration, while first consumption time decreases with crowding across all groups. First consumed food was also significantly influenced by crowding, suggesting a negative impact on larval food choice. Our results indicate that crowding among larvae leads to a longer development duration and show less selectivity in their food choices.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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