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Enregistrement W3088035210 · doi:10.22621/cfn.v134i2.2423

Reductions in foliar Hemiptera in portions of a fescue grassland invaded by Smooth Brome (<i>Bromus inermis</i>)

2020· article· en· W3088035210 sur OpenAlexaffvenueabout
Vanessa E. Rosenkranz, Terence P. McGonigle

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant and Fungal Interactions Research
Établissements canadiensBrandon UniversityUniversity College of the North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBromus inermisBiologyBromusGrasslandAgronomySpecies richnessHemipteraIntroduced speciesBotanyEcologyPoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fescue grassland in Canadian prairie is characterized by Plains Rough Fescue (Festuca hallii), but the introduced exotic grass, Smooth Brome (Bromus inermis), is expanding therein. Hemiptera play an important role as herbivores in vegetation. In an invaded fescue grassland in Manitoba, 52 plant species had a combined average cover of 216%. Kentucky Bluegrass (Poa pratensis), another exotic grass, was most abundant at 64%, followed by B. inermis at 21% and the native grass F. hallii at 18%. Across 47 random sample points, B. inermis cover ranged from 0% to 180%. At these points, 2445 specimens of Hemiptera were collected by sweep net and divided into 99 morphologically distinct species. Bromus inermis cover had negative correlations with Hemiptera species richness and diversity, but not with abundance and biomass of Hemiptera. However, B. inermis cover was negatively correlated with abundance of two individual species of Hemipteran leafhoppers in the family Cicadellidae: Doratura stylata and Diplocolenus configuratus. Total graminoid cover had no significant correlation with any of the above Hemiptera variables. We conclude that feeding requirements deter some phytophagous Hemiptera from entering sections of fescue grassland invaded by B. inermis. In this way, invasion by B. inermis can be expected to modify ecosystem function by increasing feeding pressure on neighbouring natural vegetation and other introduced species.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,969

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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