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Enregistrement W4225712689 · doi:10.24072/pcjournal.106

Insect herbivory on urban trees: Complementary effects of tree neighbours and predation

2022· article· en· W4225712689 sur OpenAlexafffundabout
Alex Stemmelen, Alain Paquette, Marie‐Lise Benot, Yasmine Kadiri, Hervé Jactel, Bastien Castagneyrol

Notice bibliographique

RevuePeer Community Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la RechercheUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésHerbivorePredationEcologyBiologyPredatorEcosystemForest ecologyInsect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insect herbivory is an important component of forest ecosystems functioning and can affect tree growth and survival. Tree diversity is known to influence insect herbivory in natural forest, with most studies reporting a decrease in herbivory with increasing tree diversity. Urban ecosystems, on the other hand, differ in many ways from the forest ecosystem and the drivers of insect herbivory in cities are still debated. We monitored 48 urban trees from five species – three native and two exotic – in three parks of Montreal (Canada) for leaf insect herbivory and predator activity on artificial larvae, and linked herbivory with both predation and tree diversity in the vicinity of focal trees. Leaf insect herbivory decreased with increasing tree diversity and with increasing predator attack rate. Our findings indicate that tree diversity is a key determinant of multitrophic interactions between trees, herbivores and predators in urban environments and that managing tree diversity could contribute to pest control in cities.

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)0,001
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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