Shifts in species interactions and farming contexts mediate net effects of birds in agroecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Some birds are viewed as pests and vectors of foodborne pathogens in farmlands, yet birds also benefit growers by consuming pests. While many growers seek to prevent birds from accessing their farms, few studies have attempted to quantify the net effects of bird services and disservices, let alone how net effects shift across farm management strategies. We quantified the net effect of birds on crop production across 20 California strawberry (Fragaria × ananassa) farms that varied in local management practices and landscape context. We surveyed farms for berry damage and bird droppings (as potential sources of pathogens) and implemented a large-scale exclusion experiment to quantify the impact of birds on production. We found that birds had only a slightly negative overall impact on strawberry production, reducing economic value by 3.6%. Direct bird damage and intraguild predation contributed equally to this net effect, underscoring the importance of indirect trophic interactions that may be less apparent to growers. In simple landscapes (e.g., low proportions of surrounding seminatural habitat), birds provided pest control in the interiors of farm fields, and costs from bird damage to crops peaked at field edges. In complex landscapes (e.g., high proportions of seminatural habitat), birds were more likely to disrupt pest control by feeding as intraguild predators. Nonetheless, seminatural habitat dampened bird services and disservices, and our models predicted that removing habitat around farm fields would increase costs from bird damage to crops by up to 76%. Fecal contamination of crops was extremely rare (0.01%). However, both fecal contamination and bird damage did increase on farms with higher densities of fencing and wires, where birds often perch. Our results demonstrate that maintaining seminatural habitat around farms may enhance bird diversity and mitigate bird damage without increasing food safety risks. We also show that the net effects of birds depend on farming context and vary in complex ways in relation to locations within a farm, local farm attributes, and the surrounding landscape. This context-specific variation must be considered in order to optimize the management of wild birds in agroecosystems.
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 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 ».