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Record W20116123 · doi:10.71781/20518

Effet de la température sur les interactions trophiques et intraguildes au sein d’un système plante-herbivore-ennemis naturels : modélisation et approches expérimentales

2012· dissertation· fr· W20116123 on OpenAlexfundno aff
Arnaud Sentis

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPlant and animal studies
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la Recherche
KeywordsPhysicsHumanitiesForestryPhilosophyGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il est maintenant reconnu que les changements climatiques ont des impacts importants sur l’ensemble des organismes vivants. Parmi les facteurs de ces changements, la température occupe une place prépondérante pour les organismes ectothermes car elle régule leur métabolisme. Toutefois, bien que les effets de la température sur les individus d’une espèce soient largement connus, les connaissances demeurent limitées quant aux conséquences sur les interactions trophiques. Dans ce contexte, notre étude s’intéresse aux effets de la température sur un système biologique composé d’une plante, le poivron Capsicum annuum L., d’un herbivore, le puceron Myzus persicae Sulzer (proie extraguilde), ainsi que de deux de ses ennemis naturels : la coccinelle maculée Coleomegilla maculata lengi Timberlake (prédateur intraguilde) et la cécidomyie prédatrice Aphidoletes aphidimyza Rondani (proie intraguilde). Dans ce but, nous avons opté pour une approche multiple comprenant : (1) la modélisation des interactions prédateur-proie et intraguilde (prédation entre deux compétiteurs d’espèces différentes qui exploitent une même ressource), (2) la réalisation d’expériences empiriques en laboratoire permettant de tester les prédictions des modèles et de caractériser l’effet de la température et de ses variations sur les composantes du système biologique étudié. Conformément aux prédictions d’un premier modèle, nous mettons en évidence que, lorsque la température augmente, C. maculata est plus efficace pour trouver et manipuler ses proies, ce qui augmente le taux de prédation. En revanche, à haute température son efficacité de recherche décroît, ce qui entraîne une diminution du taux de prédation. L’activité de prédation se limite donc à une fenêtre thermique en dehors de laquelle elle est réduite ou nulle. Par la suite, nous comparons un modèle linéaire et un modèle non-linéaire (saturant à haute densité de proies) afin de déterminer lequel de ces deux modèles décrit le mieux la réponse fonctionnelle d’un prédateur intraguilde, c’est-à-dire la relation entre le nombre de proies consommées et la densité de proies. Nos résultats expérimentaux démontrent que les prédictions du modèle non-linéaire correspondent bien aux observations empiriques, tandis que le modèle linéaire surestime largement le nombre de proies consommées et la fréquence des interactions intraguildes. Par la suite, nous dérivons le modèle non-linéaire afin d’y inclure l’effet de la température. Comme prédit par ce dernier modèle, la prédation intraguilde devient plus fréquente lorsque la température augmente mais diminue lorsqu’il y a davantage de proies extraguildes. Dans une dernière étude, nous soumettons le système biologique à des pics de température. Nos résultats démontrent que ces pics diminuent la fécondité des pucerons, l’accroissement de leurs populations, le poids des larves de coccinelles et le contrôle des pucerons par les coccinelles mais n’ont pas d’effets sur la plante et les relations plante-insecte. Le système biologique s’avère également plus résistant aux pics de température en présence de coccinelles qu’en leur absence. En conclusion, notre étude souligne l’importance de considérer la température dans les interactions trophiques puisqu’elle influence le comportement des organismes et la fréquence de leur interaction, ce qui se répercute au niveau des populations et des communautés.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.027
Threshold uncertainty score0.053

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.003
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.273
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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