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Enregistrement W6929622182 · doi:10.5061/dryad.d7wm37px7

Food quality effects on instar-specific life histories of a holometabolous insect

2020· dataset· en· W6929622182 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Biological Research in Conflict Zones
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenilePredationFood qualityLarvaInsectPopulationLife history theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is a long-standing challenge to understand how changes in food resources impact consumer life history traits and, in turn, impact how organisms interact with their environment. To characterize food quality effects on life history, most studies follow organisms throughout their life cycle and quantify major life events, such as age at maturity or fecundity. From these studies, we know that food quality generally impacts body size, juvenile development, and life span. Importantly, throughout juvenile development, many organisms develop through several stages of growth that can have different interactions with their environment. For example, parasitoids typically attack larger instars, whereas larval insect predators typically attack smaller instars. Interestingly, most studies lump all juvenile stages together, which ignores these ecological changes over juvenile development. We combine a cross-sectional experimental approach with a stage-structured population model to estimate instar-specific vital rates in the bean weevil, Callosobruchus maculatus across a food quality gradient. We characterize food quality effects on the bean weevil’s life history traits throughout its juvenile ontogeny to test how food quality impacts instar-specific vital rates. Vital rates differed across food quality treatments within each instar; however, their effect differed with instar. Weevils consuming low quality food spent 38%, 37% and 18% more time, and were 1%, 8% and 60% smaller than weevils consuming high quality food in the second, third and fourth instars, respectively. Overall, our results show that consuming poor food quality means slower growth, but that food quality effects on vital rates, growth and development are not equal across instars. Differences in life history traits over juvenile ontogeny in response to food quality may impact how organisms interact with their environment, including how susceptible they are to predation, parasitism, and their competitive ability.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,211 · 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