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Enregistrement W2103205912 · doi:10.1890/12-0068.1

Seasonal patterns in Tree Swallow prey (Diptera) abundance are affected by agricultural intensification

2012· article· en· W2103205912 sur OpenAlexaffabout
Sébastien Rioux Paquette, Dany Garant, Fanie Pelletier, Marc Bélisle

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsectivoreAbundance (ecology)EcologyPredationBiomass (ecology)BiologySpecies richnessGuildInvertebrateHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many parts of the world, farmland bird species are declining at faster rates than other birds. For aerial insectivores, this decline has been related to a parallel reduction in the abundance of their invertebrate prey in agricultural landscapes. While the effects of agricultural intensification (AI) on arthropod communities at the landscape level have been substantially studied in recent years, seasonal variation in these impacts has not been investigated. To assess the contention that intensive cultures negatively impact food resources for aerial insectivorous birds, we analyzed the spatiotemporal distribution patterns of Diptera, the main food resource for breeding tree swallows Tachycineta bicolor), across a gradient of AI in southeastern Quebec, Canada. Linear mixed models computed from a data set of 5000 samples comprising >150,000 dipterans collected over three years (2006-2008) suggest that both Diptera abundance and biomass varied greatly during swallow breeding season, following a quadratic curve. Globally, AI had a negative effect on Diptera abundance (but not biomass), but year-by-year analyses showed that in one of three years (2008), dipterans were more abundant in agro-intensive landscapes. Analyses also revealed a significant interaction between the moment in the season and AI: In early June, Diptera abundances were similar regardless of the landscape, but differences increased as the season progressed, with highly intensive landscapes harboring fewer prey, possibly creating an "ecological trap" for aerial insectivores. While global trends in our results are in agreement with expectations (negative impact of Al on insect abundance), strong discrepancies in 2008 highlight the difficulty of predicting the abundance of insect communities. Our study indicates that predicting the effects of AI may prove more challenging than generally assumed, even when large data sets are collected, and that temporal variation within a season is important to take into consideration. While further work is required to assess the direct impacts of these seasonal trends in Diptera abundance on bird breeding success and post-fledging survival, management strategies in agricultural landscapes may need to consider the phenology of breeding birds and their dipteran prey in order to mitigate the potentially negative effects of AI late in the breeding season.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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