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Enregistrement W3086117189 · doi:10.1038/s41598-020-71888-w

Local management and landscape structure determine the assemblage patterns of spiders in vegetable fields

2020· article· en· W3086117189 sur OpenAlexaff
Hafiz Sohaib Ahmed Saqib, Junhui Chen, Wei Chen, Gábor Pozsgai, Komivi Senyo Akutse, Muhammad Furqan Ashraf, Minsheng You, Geoff M. Gurr

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesRecruitment Program of Global ExpertsCharles Sturt University
Mots-clésSpecies richnessEcologyAbundance (ecology)SpiderAgroecosystemHabitatGrasslandBiodiversityGeographySpecies evennessBiologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both field- and landscape-scale factors can influence the predator communities of agricultural pests, but the relative importance and interactions between these scales are poorly understood. Focusing on spiders, an important taxon for providing biological control, we tested the influence of field- and landscape-scale factors on structuring the spider communities in a highly dynamic brassica agroecosystem. We found that local factors (pesticide-use and crop type) and forested landscape significantly influenced the abundance and species richness of spiders, whilst grassland patches significantly affected the spider species richness. Correlation results demonstrated that assemblage patterns of most spider families positively responded to the interplay between local factors and forest patches in the landscape. The spiders abundance was greatest in cauliflower crops surrounded with forest and grassland patches in landscape. Similarly, ordination analyses revealed that organic fields of cauliflower in forested landscapes had a strong positive association with the abundance and species richness of spiders. In contrast, insecticide and synthetic fertilizer-treated fields of Chinese cabbage in landscapes with little non-crop habitat reduced the abundance and species richness of spiders. Our results highlight the extent of interaction between local- and landscape-scale factors, help explain recently reported inconsistent effects of landscape factors on conservation biological control.

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 enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,293

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations45
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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