Navigating the Semiochemical Landscape: Attraction of Subcortical Beetle Communities to Bark Beetle Pheromones, Fungal and Host Tree Volatiles
Notice bibliographique
Résumé
Subcortical beetle communities interact with a wide range of semiochemicals released from different sources, including trees, fungi, and bark beetle pheromones. While the attraction of bark beetles, their insect predators, and competitors to bark beetle pheromones is commonly studied, the attraction of these beetle communities to other sources of semiochemicals remains poorly understood. We tested the attraction of bark and wood-boring beetles and their predators to host stress volatiles, fungal volatiles, and a mountain pine beetle lure in the field. Host stress volatiles were derived from lodgepole pine trees stressed by three fungal symbionts of mountain pine beetle and two common phytopathogens. Our results showed that bark beetles, particularly mountain pine beetles, show a preference for a combination of fungal volatiles, particularly 2-methyl-1-butanol and its lures. Without the addition of lures, 2-methyl-1-butanol was also identified as a key fungal volatile in the attraction of mountain pine beetle competitors from the Cerambycidae and Buprestidae families. Predators in the Elateridae and Staphylinidae families showed attraction to host stress volatiles and the healthy tree volatile profiles. These findings suggest that these semiochemicals warrant further field testing for potential use in monitoring and management of subcortical beetle populations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».