Do physical leaf traits predict insect herbivory? Testing bottom-up pressures in two closely related maple trees in a temperate forest in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Closely related plant species often share similar leaf traits, experience the same level of insect herbivore damage, and support identical herbivore communities. The sugar maple ( Acer saccharum) and black maple ( Acer nigrum) provide an ideal system to test hypotheses about drivers of insect herbivory in long-lived forest trees since they are closely related yet differ in leaf physical traits. We tested whether variations in foliar traits such as thickness, toughness, specific leaf area (SLA), and trichome density influence insect herbivore damage, community composition, and feeding behavior on these two closely related trees. Field surveys in two nature reserves over 3 years assessed 10 insect herbivore damage types and measured leaf traits. Results showed consistent differences in leaf traits, with black maples having thicker and tougher leaves with lower SLA and higher trichome density. However, these traits did not significantly correlate with total herbivore damage. The maple species had no significant differences in total herbivore damage or abundance. Laboratory bioassays with two common moth caterpillars revealed no significant differences in preference or survival rate on foliage from either tree species. These findings suggest that while foliar traits differ, they do not offer better defense against insect herbivory in black maples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».