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Enregistrement W2986010648 · doi:10.1007/s13593-019-0600-4

Forest cover enhances natural enemy diversity and biological control services in Brazilian sun coffee plantations

2019· article· en· W2986010648 sur OpenAlexafffund
Hugo Reis Medeiros, Yuri Campanholo Grandinete, Paul Manning, Karen A. Harper, G. Christopher Cutler, Peter Tyedmers, Ciro Abbud Righi, Milton Cézar Ribeiro

Notice bibliographique

RevueAgronomy for Sustainable Development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloKillam TrustsConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRufford Foundation
Mots-clésEcosystem servicesAgroforestrySpecies richnessEcologyBiological pest controlGeographyAgriculturePest controlBiodiversityAbundance (ecology)Integrated pest managementPopulationBiologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,176 · 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'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

Citations49
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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