Local and Landscape-Scale Features Influence Bumble Bee (Hymenoptera: Apidae) Bycatch in Bertha Armyworm Mamestra configurata (Lepidoptera: Noctuidae) Pheromone-Baited Monitoring Traps
Notice bibliographique
Résumé
The bertha armyworm (BAW) Mamestra configurata Walker is a significant pest of canola Brassica napus L. (Brassicales: Brassicaceae) in western Canada. Its activity is monitored through a large network of pheromone-baited monitoring traps as a part of the Prairie Pest Monitoring Network across the Canadian Prairies. The unintentional bycatch of bee pollinators in pheromone-baited traps targeting moth pests occurs in many agroecosystems and may have repercussions for biodiversity and pollination services of wild plants and managed crops. We conducted field experiments to determine the abundance and diversity of bees attracted to green-colored BAW pheromone-baited traps across the canola growing regions of Alberta, Canada. A higher species diversity and more bumble bees were captured in BAW pheromone-baited than in unbaited control traps. Bombus rufocinctus Cresson (Hymenoptera: Apidae) was the most commonly captured species. Few other wild bees or honey bees Apis mellifera L. (Hymenoptera: Apidae) were captured during this study. Additionally, we evaluated the influence of local and landscape-level habitat features on bee bycatch. Local flowering plant abundance improved overall model fit but did not directly impact bee bycatch. The proportion of natural and seminatural habitat, and especially forested area, in the area surrounding monitoring traps affected bee bycatch. Both local and landscape-scale factors were important in this study and often have combined effects on bee communities. This study provides recommendations to reduce the bycatch of beneficial bee pollinators in a large-scale pheromone-baited monitoring network.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».