Proximity to non-crop vegetation increases estimates of predation frequency but not beetle numbers
Notice bibliographique
Résumé
Removal of non-crop vegetation (e.g., forest and grassland patches) to expand crop fields is detrimental to the natural enemies of crop pests, like the ground beetle family (Coleoptera: Carabidae), that use these areas for foraging and overwintering. An argument for maintaining non-crop vegetation is its potential to support the supply of ecosystem services, like pest control, to the surrounding crop. Pest control services from non-crop areas are usually measured using the activity-density of natural enemy species, a proxy measure for predatory activity. Evidence that predators such as ground beetles are attacking pests in crops has been less frequently studied. We distributed sentinel prey (fake ‘caterpillars’ made to look like potential prey items) along with pitfall traps at 300 stations using a spatially and temporally replicated design across 20 field sites in Alberta, Canada. The potential for pest attacks by carabids was estimated through bite marks on the sentinels. Using generalized additive modelling, we found that non-crop vegetation positively impacts carabid predation, but activity density of carabids does not explain the relationship. Instead, the non-crop vegetation affects predation frequency, likely by promoting predatory behaviours. These findings exemplify the importance of closer indicators of ecosystem services delivery than activity-density and provide evidence of the potential that ground beetles have in supplying pest control ecosystem services within agroecosystems. • Sentinel prey used as proxy measure for biocontrol ecosystem services by carabids. • Linear increase in carabid activity-density with distance from non-crop vegetation. • Positive effect on predation activity with proximity to non-crop vegetation. • Activity-density is a poor proxy of service delivery, sentinel prey is better.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
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.
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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 ».