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Enregistrement W2010201288 · doi:10.1111/oik.01386

Plant–pollinator interactions and phenological change: what can we learn about climate impacts from experiments and observations?

2014· article· en· W2010201288 sur OpenAlexaff
Jessica R. K. Forrest

Notice bibliographique

RevueOikos · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollinatorPhenologyPollinationClimate changeEcologyBiologyPopulationPlant reproductionPollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change can affect plant–pollinator interactions in a variety of ways, but much of the research attention has focused on whether independent shifts in phenology will alter temporal overlap between plants and pollinators. Here I review the research on plant–pollinator mismatch, assessing the potential for observational and experimental approaches to address particular aspects of the problem. Recent, primarily observational studies suggest that phenologies of co‐occurring plants and pollinators tend to respond similarly to environmental cues, but that nevertheless, certain pairs of interacting species are showing independent shifts in phenology. Only in a few cases, however, have these independent shifts been shown to affect population vital rates (specifically, seed production by plants) but this largely reflects a lack of research. Compared to the few long‐term studies of pollination in natural plant populations, experimental manipulations of phenology have yielded relatively optimistic conclusions about effects of phenological shifts on plant reproduction, and I discuss how issues of scale and frequency‐dependence in pollinator behaviour affect the interpretation of these ‘temporal transplant’ experiments. Comparable research on the impacts of mismatch on pollinator populations is so far lacking, but both observational studies and focused experiments have the potential to improve our forecasts of pollinator responses to changing phenologies. Finally, while there is now evidence that plant–pollinator mismatch can affect seed production by plants, it is still unclear whether this phenological impact will be the primary way in which climate change affects plant–pollinator interactions. It would be useful to test the direct effects of changing climate on pollinator population persistence, and to compare the importance of phenological mismatch with other threats to pollination.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,009
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,136 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations303
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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