Does composition of tropical agricultural landscape affect parasitoid diversity and their host–parasitoid interactions?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The expansion of agricultural fields is the main cause of landscape simplification and changes in the composition and configuration of landscapes. These landscape changes influence pests and their natural enemies, and may influence their interaction and the biological control services to which they contribute. However, the effects of landscape composition can vary between region and insect species. The present study was conducted on cucumber plants in 16 different sites of varying landscape composition in Bogor and its surrounding area, West Java, Indonesia. Sampling of insects was performed on lepidopteran pests and their parasitoids. The results obtained showed that landscape composition (i.e. patch number of cropland) had a positive impact on the abundance of parasitoids and their host (lepidopteran pests). Yet the proportion of natural habitat did not influence parasitoid abundance and their host–parasitoid interaction. The presence of Apanteles taragamae (i.e. the most abundant parasitoid) in the agricultural landscape was affected by the abundance of its hyperparasitoid and its host ( Diaphania indica ) and not by landscape composition. The findings of the present study suggest that the higher proportion of patchy cropland in tropical agricultural landscapes, as well as agricultural practices, can maintain parasitoid abundance and functional diversity and, finally, an enhanced parasitism rate.
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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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».