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Enregistrement W2366495641 · doi:10.1093/jee/tow086

Pest Control and Pollination Cost–Benefit Analysis of Hedgerow Restoration in a Simplified Agricultural Landscape

2016· article· en· W2366495641 sur OpenAlexfundno aff
Lora A. Morandin, Rachael Long, Claire Kremen

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Geographic SocietyNational Science Foundation
Mots-clésEcosystem servicesPollinationAgricultureBiologyHabitatPest controlAgroforestryCost–benefit analysisBiodiversityEcologyPEST analysisEcosystemBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field edge habitat in homogeneous agricultural landscapes can serve multiple purposes including enhanced biodiversity, water quality protection, and habitat for beneficial insects, such as native bees and natural enemies. Despite this ecosystem service value, adoption of field border plantings, such as hedgerows, on large-scale mono-cropped farms is minimal. With profits primarily driving agricultural production, a major challenge affecting hedgerow plantings is linked to establishment costs and the lack of clear economic benefits on the restoration investment. Our study documented that hedgerows are economically viable to growers by enhancing beneficial insects and natural pest control and pollination on farms. With pest control alone, our model shows that it would take 16 yr to break even from insecticide savings on the US$4,000 cost of a typical 300-m hedgerow field edge planting. By adding in pollination benefits by native bees, where honey bees ( Apis mellifera L.) may be limiting, the return time is reduced to 7 yr. USDA cost share programs allow for a quicker return on a hedgerow investment. Our study shows that over time, small-scale restoration can be profitable, helping to overcome the barrier of cost associated with field edge habitat restoration on farms.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,395

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations159
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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