Indirect Effects of Pandemic Deer Overabundance Inferred from Caterpillar‐Host Relations
Notice bibliographique
Résumé
Externally feeding phytophagous insect larvae (i.e., caterpillars, here, larval Lepidoptera and sawflies, Hymenoptera: Symphyta) are important canopy herbivores and prey resources in temperate deciduous forests. However, composition of forest trees has changed dramatically in the eastern United States since 1900. In particular, browsing by high densities of white-tailed deer (Odocoileus virginianus) has resulted in forests dominated by browse-tolerant species, such as black cherry (Prunus serotina), and greatly reduced relative abundance of other tree species, notably pin cherry (Prunus pensylvanica) and birches (Betula spp.). To quantify effects of these changes on caterpillars, we sampled caterpillars from 960 branch tips of the 8 tree species that comprise 95% of trees in Allegheny hardwood forests: red maple (Acer rubrum), striped maple (Acer pensylvanicum), sugar maple (Acer saccharum), sweet birch (Betula lenta), yellow birch (Betula allegheniensis), American beech (Fagus grandifolia), black cherry, and pin cherry. We collected 547 caterpillar specimens that belonged to 66 Lepidoptera and 10 Hymenoptera species. Caterpillar density, species richness, and community composition differed significantly among tree species sampled. Pin cherry, nearly eliminated at high deer density, had the highest density and diversity of caterpillars. Pin cherry shared a common caterpillar community with black cherry, which was distinct from those of other tree hosts. As high deer density continues to replace diverse forests of cherries, maples, birches, and beech with monodominant stands of black cherry, up to 66% of caterpillar species may be eliminated. Hence, deer-induced changes in forest vegetation are likely to ricochet back up forest food webs and therefore negatively affect species that depend on caterpillars and moths for food and pollination.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».