Beneficial insect assemblages in floral strips and comparison fields
Notice bibliographique
Résumé
We installed thirteen floral strips next to rotationally managed agricultural fields in 2019 in Manitoba, Canada, and then monitored beneficial insects on field edges and within fields 1–3 years after establishment (2019–2022). Treatments included strip (crop fields with a floral strip located on one edge), control (crop fields with naturally occurring vegetation on the field edges), and unmanaged natural sites (no crop or enhancements). We measured ground beetle active density and Shannon diversity using pitfall traps. Bee and syrphid fly capture rates and Shannon diversity were measured with net transects, blue vane traps, and pan traps. We compared insect capture rates and diversities using Generalized linear mixed effect models and compared insect communities using permutational analysis of variance within strips in 2020, but declined to similar levels as control sites in 2021. Though no effect of treatment was found, bees were more abundant in strips compared to other treatments. Both bee abundance and diversity at strip sites increased over time. Syrphid abundance and diversity were not affected by treatment. Spillover of bees into adjacent blooming and non-blooming crops was twice as high in strip fields as in the control comparisons. Although no differences in spillover were found between treatments for syrphids or ground beetles. Floral strips increased the abundance of pollinators within adjacent crops, including blooming canola, which may lead to increased ecosystem services within crops. Our research supports the use of floral strips in rotational agriculture to manage local insect populations.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».