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Enregistrement W4403767172 · doi:10.1111/jen.13364

Short‐Term Grasslands in Agriculture Support Both Natural Enemy and Phytophagous Arthropod Populations

2024· article· en· W4403767172 sur OpenAlexafffund
Matthew Tsuruda, Martina Clausen, Drew Bondar, Claire Kremen, Juli Carrillo

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Entomology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Parasitism and Resistance
Établissements canadiensDelta-Q Technologies (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsDalhousie University
Mots-clésBiologyArthropodEcologyTerm (time)Natural enemiesNatural (archaeology)AgricultureAgroforestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Simplified agricultural land with high chemical input is increasingly replacing natural habitats in many parts of the world. This loss and fragmentation of natural areas may have profound impacts on an array of wildlife, including predatory arthropods that provide natural biocontrol of agricultural pests. There is increasing interest in utilising short‐term seminatural habitat restoration in agricultural systems to support populations of beneficial organisms. We assessed the impact of two types of short‐term set‐asides on the diversity and abundance/activity density of phytophagous and predatory arthropods. We found that flower‐enhanced set‐asides supported higher abundances of both phytophagous and predatory arthropods compared to control crop fields. In addition, we found that both set‐aside types (flower enhanced and traditional) supported a more active and diverse community of beneficial predatory carabid beetles, with particularly strong trends in set‐asides supplemented with flowering plants. These results suggest that small‐scale, temporary, seminatural habitats in agricultural systems provide support for a diverse and abundant community of both beneficial and phytophagous arthropods.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,161

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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