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Enregistrement W2195515819 · doi:10.1146/annurev-ento-010715-023826

Impacts of Insect Herbivores on Plant Populations

2016· review· en· W2195515819 sur OpenAlexaff
Judith H. Myers, Rana M. Sarfraz

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Entomology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerbivoreBiologyPlant tolerance to herbivoryInsectPopulationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Apparent feeding damage by insects on plants is often slight. Thus, the influences of insect herbivores on plant populations are likely minor. The role of insects on host-plant populations can be elucidated via several methods: stage-structured life tables of plant populations manipulated by herbivore exclusion and seed-addition experiments, tests of the enemy release hypothesis, studies of the effects of accidentally and intentionally introduced insect herbivores, and observations of the impacts of insect species that show outbreak population dynamics. These approaches demonstrate that some, but not all, insect herbivores influence plant population densities. At times, insect-feeding damage kills plants, but more often, it reduces plant size, growth, and seed production. Plant populations for which seed germination is site limited will not respond at the population level to reduced seed production. Insect herbivores can influence rare plant species and need to be considered in conservation programs. Alterations due to climate change in the distributions of insect herbivores indicate the possibility of new influences on host plants. Long-term studies are required to show if density-related insect behavior stabilizes plant populations or if environmental variation drives most temporal fluctuations in plant densities. Finally, insects can influence plant populations and communities through changing the diversity of nonhost species, modifying nutrient fluxes, and rejuvenating over mature forests.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,314 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations94
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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