Fatty acids and glycerides are object recognition and carrying cues for foraging <i>Camponotus modoc</i> carpenter ants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During foraging and nest hygiene maintenance (removal of deceased nestmates), ants recognize objects for pickup and transport based on their surface chemicals. Diverse lipids are present on food items and deceased nestmates of ants and the lipids oleic acid and 1,2‐diolein are already well‐known pickup cues. However, the effects of various lipid types on pickup behaviour by ants have not yet been rigorously compared. Using the carpenter ant, Camponotus modoc Wheeler (Hymenoptera: Formicidae), as a model species and pieces of perlite as inert objects for pickup by ants, we (1) compared the effects of fatty acids and glycerides as perlite coating on perlite pickup and transport by ants, (2) tested the effect of 1,2‐diolein dose on perlite pickup and (3) compared pickup behaviour by ants in response to pickup cues that are widespread (oleic acid and 1,2‐diolein) and commercially used in ant baits (soybean oil). Of 18 surface chemicals tested singly as perlite coating, 1,2‐diolein, linoleic acid, oleic acid, trilinolenin and triolein elicited the strongest perlite pickup behaviour. Increasing doses of 1,2‐diolein correspondingly enhanced perlite pickup by ants. Oleic acid and 1,2‐diolein as perlite coating prompted more perlite pickup by ants than soybean oil. Enriching soybean oil with oleic acid might enhance the pickup efficacy of granular baits by pest ants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 ».