Reduction of Crop Diversity Does Not Drive Insecticide Use
Notice bibliographique
Résumé
Reduction of crop diversity, on farm and landscape levels, has been suggested as a factor that leads to lower biodiversity in agricultural systems, and thus makes them more prone to pest damage. To determine whether the relationship between increase of corn production and reduction of crop diversity and the proportion of cropland treated with insecticide found previously in the Midwestern states is universally applicable, we applied spatial panel model analysis to USDA Agricultural Census data for 1997, 2002, 2007, and 2012 using county-level data for the entire continental USA. The 7 Midwestern states and the remaining 41 states were analyzed separately. Simpson’s diversity index was used as the metric for crop diversity. We also examined the effect of temperature, the proportion of all cropland that is corn and average crop market value as additional predictor variables. The results show that expansion of corn production, together with the market value of crop products, and accumulated amount of heat could be key factors driving the increase of acres treated with insecticide. This phenomenon is observed in the entire continental USA, indicating that it was not a reduction of crop diversity in general, but specifically the predominance of corn that is likely driving increased insecticide use in the Midwestern states in recent years.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».