Does the munch affect the bunch? Using community science to explore insect herbivory and fruit production in an understory plant
Notice bibliographique
Résumé
Digital, community-sourced natural history records are valuable for understanding species attributes such as phenology and geographic distribution. When these records include photographs, they can also be analysed for individual phenotypes and species interactions to develop or test ecological hypotheses. Here, we use observational and experimental approaches to assess how insect herbivory affects reproductive success in a widespread forest plant, bunchberry (Cornus canadensis). We queried the Global Biodiversity Information Facility (GBIF) and assembled a dataset of 2,578 photographic records of fruiting plants. Of these, 891 showed evidence of insect herbivory, but herbivory was not significantly associated with fruit production. In a field study we monitored 200 plants over five weeks. Herbivory was widespread (78% of plants showed insect feeding), but damage was generally low—only 5% of plants experienced herbivory ≥40% of total leaf area. No relationship was found between natural herbivory and fruit production. In a second study, we simulated high herbivory by mechanically removing 40% of leaf area in early and mid-season. Early-season herbivory reduced fruit production by 100%, while mid-season herbivory reduced fruit production by 87.3%. These results suggest that although high herbivory early in the season can substantially reduce fruiting, natural levels of herbivory exert limited top-down control on reproduction in bunchberry. By combining large-scale community-sourced records with controlled field experiments, this study demonstrates the value of mixed-methods approaches for testing ecological hypotheses and gaining insight into the processes that shape plant–insect interactions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».