Socioecological drivers of mutualistic and antagonistic plant-insect interactions and interaction outcomes in suburban landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Cities are complex socioecological systems, yet most urban ecology research does not include the influence of social processes on ecological outcomes. Much of the research that does address social processes focuses primarily on their effects on biotic community composition, with less attention paid to how social processes affect species interactions. Linking social processes to ecological outcomes is complicated by high spatial heterogeneity in cities and the potential for scale mismatch between social and ecological processes, and the indicators used to assess those processes. Here, we assessed how social and ecological processes jointly influence the frequency and outcomes of species interactions among the native perennial vine Gelsemium sempervirens and its insect pollinators, nectar robbers, and florivores across 28 residential subdivisions in the Research Triangle region, NC, USA. We integrated data on socioeconomic attributes (mean property value, mean property size, subdivision age), vegetation attributes (forest cover and richness and density of managed and unmanaged floral resources), species interactions (conspecific and heterospecific pollen deposition, nectar robbing, florivory), and Gelsemium reproduction (fruit set, seeds per fruit) using structural equation modeling to understand the causal links between socioeconomic attributes, vegetation attributes, and interaction frequency and outcome. Among socioeconomic attributes, property value was the strongest predictor of interaction frequency, having both direct and vegetation-mediated indirect effects on pollination and florivory. However, the effect of socioeconomic attributes on plant reproduction was small. Overall, we were able to explain only a small amount of the variation in any species interaction or reproduction measure. This may be due to the functional similarity of subdivisions, despite large variation in both socioeconomic and vegetation attributes, or may reflect scale mismatch between the ecological and socioeconomic variables. Our findings highlight the need to develop scale-appropriate indicators to improve our understanding of the links between social and ecological processes in urban landscapes.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».