Arthropod arbiters: natural enemy communities mediate the effects of landscape and local-scale complexity on Lygus-induced crop loss in organic strawberries
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable pest management requires growers and regional land managers to consider the relationships among pest management practices, pest and natural enemy communities, crop loss, and multi-scalar habitat complexity. However, the causal links among these variables, in particular potential interactions between landscape and local-scale habitat complexity, remain underexplored. In the context of organically managed strawberry crops in California’s Central Coast, we tested the independent effects of landscape and local habitat complexity gradients on arthropod communities and crop loss using a piecewise structural equation model (PSEM). We found that landscape-scale woody habitat proportion indirectly decreased crop loss through its positive effect on natural enemy abundance, while grassland proportion had the opposite effect due to its association with an important strawberry pest (Lygus spp.). We detected a pattern suggesting that on-farm diversification practices are most effective at reducing crop loss at an intermediate level (26%) of woody habitat proportion. Both organic-compliant insecticide application and tractor vacuuming negatively impacted natural enemies, and therefore had qualified effects on crop loss. Our study shows the key roles of native woodlands and natural enemy communities in reducing crop loss and highlights the importance of managing habitat complexity at both landscape and local scales.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».