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Enregistrement W6992211089

Landscape heterogeneity impacts aphid suppression while adjacent habitats and aphid abundance impact predator movement in soybean

2022· dissertation· en· W6992211089 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNonlinear Optical Materials Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoybean aphidAphidPredatorPredationPEST analysisAbundance (ecology)HabitatBiological pest control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Landscape homogenization has resulted in the loss of crop and habitat diversity in agroecosystems, creating resource bottlenecks and higher rates of chemical inputs. This negatively impacts natural enemy communities and natural pest control. Landscape heterogeneity is thought to benefit predator populations (increased landscape complementation) and lower pest colonization (decreased resource concentration); however, few studies have investigated the relative contribution of these two processes in pest suppression. Habitats provide predators with differing floral and/or prey resources. Understanding how predators move between habitats during pest outbreaks is important for assessing how we can improve pest control in agricultural landscapes. My study investigates the direct and indirect impacts of landscape heterogeneity on sentinel soybean aphid populations open to and excluded from predation, in 23 soybean fields in Manitoba in 2017 and 2018 and aims to determine the role of adjacent habitats in predator movement in soybean during an aphid outbreak. Soybean fields were adjacent to alfalfa, canola, spring wheat, or woody vegetation. Five sticky traps were placed in soybean and the adjacent habitat to quantify predator abundance in 2017. Both years, bi-directional Malaise traps were used to quantify predator movement and sweep net samples and plant counts were conducted to quantify predator and aphid abundance in soybean. We found positive effects of crop diversity (1.5 km) on aphid abundance and indirect benefits to aphid suppression in the outbreak year, and positive effects of edge density (1.5 km) on aphid suppression during the low aphid year. Syrphids and coccinellids dominated all samples, were more abundant during the outbreak year, and their immigration was in response to aphid density. Syrphid movement was more impacted by the type of adjacent habitat than coccinellid movement, and wheat and canola were the main contributors of syrphids to soybean. Coccinellid abundance was highest in adjacent wheat. My study suggests planting wheat adjacent to soybean may benefit the early arrival of coccinellids and syrphids for aphid suppression and that landscape heterogeneity benefits aphid suppression through a reduction in resource concentration by crop diversification during outbreaks and through an increase in landscape complementation by edge density in low aphid years.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · 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