Climate-driven thermal opportunities and risks for leaf miners in aspen canopies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In tree canopies, incoming solar radiation interacts with leaves and branches to generate temperature differences within and among leaves, presenting thermal opportunities and risks for leaf-dwelling ectotherms. Although leaf biophysics and insect thermal ecology are well understood, few studies have examined them together in single systems. We examined temperature variability in aspen canopies, Populus tremuloides, and its consequences for a common herbivore, the leaf-mining caterpillar Phyllocnistis populiella. We shaded leaves in the field and measured effects on leaf temperature and larval growth and survival. We also estimated larval thermal performance curves for feeding and growth and measured upper lethal temperatures. Sunlit leaves directly facing the incoming rays reached the highest temperatures, typically 3 – 8 °C above ambient air temperature. Irradiance driven increases in temperatures, however, were transient enough that they did not alter observed growth rates of leaf miners. Incubator and ramping experiments suggested that larval performance peaks between 25 and 32 °C and declines to zero between 35 and 40 °C, depending on duration of temperature exposure. Upper lethal temperatures during one-hour heat shocks were 42 – 43 °C. When larvae were active in early spring, temperatures generally were low enough to depress rates of feeding and growth below their maxima, and only rarely did estimated mine temperatures rise beyond optimal temperatures. Observed leaf or mine temperatures never approached larval upper lethal temperatures. At this site during our experiments, larvae thus appeared to have a significant thermal safety margin; the more pressing problem was inadequate heat. Detailed information on mine temperatures and larval performance curves, however, allowed us to leverage long-term data sets on air temperature to estimate potential future shifts in performance and longer-term risks to larvae from lethally high temperatures. This analysis suggests that, in the past 20 years, larval performance has often been limited by cold and that the risk of heat stress has been low. Future warming will raise mean rates of feeding and growth but also the risk of exposure to injuriously or lethally high temperatures.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».