Contrasting patterns in species and functional‐trait diversity of bees in an agricultural landscape
Notice bibliographique
Résumé
Summary Land‐use change frequently reduces local species diversity. Species losses will often result in loss of trait diversity, with likely consequences for community functioning. However, the converse need not be generally true: management approaches that succeed in retaining species richness could nevertheless fail to maintain trait diversity. We evaluated this possibility using bee communities in a California agroecosystem. We examined among site patterns in bee species diversity and functional‐trait diversity in a landscape composed of a mosaic of semi‐natural habitat, organic farms and conventional farms. We sampled bees from all three habitat types and compiled a data base of life‐history (‘functional’) traits for each species. Although species richness was higher on organic farms than conventional farms, functional diversity was lower in both farm types than in natural habitat. Nesting location (below‐ground vs. above‐ground) was the primary trait contributing to differences in functional diversity between farms and natural habitat, reflecting observed differences in availability of nesting substrates among habitat types. Other traits, including phenology and sociality, were also associated with species' occurrences or dominance in particular site types. These patterns suggest that management practices common to all farms act as environmental filters that cause similarly low functional diversity in their bee communities. Synthesis and applications . Although our results support the value of organic farming in maintaining abundant and species‐rich bee communities, components of bee functional diversity are not well supported in farmed landscapes, regardless of farming practice. Maintenance of natural habitat, and/or the addition of natural habitat elements to farms, is therefore important for the retention of functionally diverse bee assemblages in agroecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».