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Enregistrement W2945997374 · doi:10.1111/1365-2664.13422

Bird services and disservices to strawberry farming in Californian agricultural landscapes

2019· article· en· W2945997374 sur OpenAlexaff
David J. Gonthier, Amber R. Sciligo, Daniel S. Karp, Adrian Lu, Karina García, Gila Juárez, Taiki Chiba, Sasha Gennet, Claire Kremen

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCS FundU.S. Department of AgricultureNational Institute of Food and AgricultureUniversity of CaliforniaNational Science Foundation
Mots-clésSpecies richnessInsectivoreAbundance (ecology)Relative species abundanceEcologyAgricultureEcosystem servicesAgroforestryGeographyBiologyAgroecosystemEcosystemPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bird conservation in agricultural settings can be controversial. While some bird species damage some crops, others suppress insect pests. Few studies have simultaneously compared bird services and disservices to assess their net impact. Using an exclusion experiment in six California strawberry farms, we show that bird suppression of berry damage by insect pests (about 3.8% of berries) is similar in magnitude to the damage birds inflict on strawberries (about 3.2% of berries). Across 27 farms, we found that bird species richness and the relative abundance of insectivorous birds increased, while the relative abundance of strawberry‐eating birds and bird damage decreased on farms with more semi‐natural land cover in the surrounding landscapes (1000 m radius). Relative to homogeneous farms, those that implemented diversification practices, such as hedgerows, flower strips or increased crop diversity, had greater bird species richness, total relative abundance, insectivore abundance and strawberry‐eating bird abundance. Synthesis and applications . Conserving semi‐natural land cover in the surrounding landscape benefits bird species richness locally and aids farmers through reduced abundance of strawberry‐eating birds and bird damage. These results highlight the need to consider both the services and disservices of birds when making management decisions.

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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,980

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations46
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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