Notice bibliographique
Résumé
Insect herbivores are integral to terrestrial ecosystems. They provide essential food for higher trophic levels and aid in nutrient cycling. In general, research tends to relate individual insect herbivore species to host plant identity, where a species will show preference for one host over another. In contrast, insect herbivore assemblages are often related to host plant richness where an area with a higher richness of hosts will also have a higher richness of herbivores. In this study, the ability of these two approaches (host plant identity/abundance vs. host plant richness) to describe the diversity, richness, and abundance of an herbivorous Lepidoptera assemblage in temperate forest fragments in southern Canada is tested. Analyses indicated that caterpillar diversity, richness, and abundance were better described by quadrat-scale host plant identity and abundance than by host plant richness. Most host plant-herbivore studies to date have only considered investigating host plant preferences at a species level; the type of assemblage level preference shown in this study has been rarely considered. In addition, host plant replacement simulations indicate that increasing the abundance of preferred host plants could increase Lepidoptera richness and abundance by as much as 30% and 40% respectively in disturbed remnant forest fragments. This differs from traditional thinking that suggests higher levels of insect richness can be best obtained by maximizing plant richness. Host plant species that are highly preferred by the forest-dwelling caterpillar assemblage should be given special management and conservation considerations to maximize biodiversity in forest communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».