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Enregistrement W7080132543 · doi:10.14288/1.0449965

Quantifying the insect and microbial diversity supported by native and introduced trees on a large urban university campus

2025· article· en· W7080132543 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversitySpecies richnessAbundance (ecology)Introduced speciesHabitatSpecies diversityInsectInvasive species

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban forests, the trees that are planted and managed within built-up areas, provide valuable services to humans and wildlife, including lowering air temperature, carbon sequestration, improved quality of life for humans, and habitat and resources for insect, birds, and other animals. However, tree species planted within these forests are often selected for aesthetics or their ability to tolerate urban stressors, and are dominated by introduced tree species. Whether the selected trees can support urban biodiversity has largely been ignored. Trees are host to important plant-dependent organisms such as leaf-feeding insects and epiphytic microbes. These organisms are important for nutrient cycling, pest control, and tree health. Limited previous research suggests that tree provenance (i.e. native or introduced) might affect the diversity of insects and microbes supported by specific trees. Native trees are hypothesized to be a more palatable resource for phytophagous insects (and hence support a higher diversity and abundance of insects) but evidence linking tree provenance to microbial diversity or community composition is mixed. This thesis tests the hypothesis that native and introduced trees support unique communities of insects and microbes. In 2023 we sampled insect communities throughout the growing season from 80 trees (16 tree species) on the University of British Columbia Vancouver campus. We also sampled the leaf bacterial community once from each tree. We found the same overall abundance of insects on native and introduced trees, but native trees supported higher insect richness. Functional diversity and insect community composition also differed between native and introduced trees. Tree provenance did not affect microbial richness or community composition. Insect and microbial community composition were also unique between the coniferous and deciduous hosts. Overall, our findings indicate that native trees support higher insect diversity than their introduced counterparts, and suggest the continued replacement of native trees with introduced species may exacerbate the continued loss of insects worldwide. We recommend prioritizing native trees to maximize wildlife habitat and resource provisioning in urban areas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,175
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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