Effet de la température sur les interactions trophiques et intraguildes au sein d’un système plante-herbivore-ennemis naturels : modélisation et approches expérimentales
Bibliographic record
Abstract
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.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".