Forest cover enhances natural enemy diversity and biological control services in Brazilian sun coffee plantations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Landscape structure and crop management directly affect insect communities, which can influence agriculturally relevant ecosystem services and disservices. However, little is known about the effect of landscape structure and local factors on pests, natural enemies, and biological control services in the Neotropics. We investigated how environmental conditions at local and landscape levels affect Leucoptera coffeella (insect pest), social wasps (natural enemies), and the provision of biological control services in 16 Brazilian coffee plantations under different crop management and landscape contexts. We considered microclimatic conditions, coffee plantation size, and management intensity at the local level; and forest cover, landscape diversity, and edge density at the landscape level. Pest population, wasp communities, and biocontrol services were monitored in wet and dry seasons when L . coffeella outbreaks occur. We found that the amount of forest in the surrounding landscape was more important for explaining patterns than the local environment, landscape diversity, or landscape configuration. In both seasons, L . coffeella was negatively affected by forest cover, whereas biological control and richness and abundance of social wasps increased with increasing forest cover at multiple spatial scales. Moreover, biological control was positively correlated with wasp abundance during pest outbreaks, suggesting that social wasps are important natural enemies and provide pest control services within coffee plantations. We provide the first empirical evidence that forest cover is important for the maintenance of social wasp diversity and associated pest control services in a Brazilian coffee-producing region.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».