Species Abundance, Not Diet Breadth, Drives the Persistence of the Most Linked Pollinators as Plant-Pollinator Networks Disassemble
Notice bibliographique
Résumé
Theoretical and simulation studies predict that the order of species loss from mutualist networks with respect to how linked species are to other species within the network will determine the rate at which networks collapse. However, the empirical order of species loss with respect to linkage has rarely been investigated. Furthermore, a species' linkage is a composite of its diet breadth and its abundance, yet the relative importance of these two factors in determining species loss order is poorly known. Here we explore the order of pollinator species loss in two contrasting study systems undergoing land-use intensification, using >20,000 pollinator specimens. We found that a pollinator species' linkage, as measured independently within plant-pollinator networks, positively predicted its persistence at human-disturbed sites in three of four analyses. The strongest predictor of persistence in all analyses was pollinator species abundance. In contrast, diet breadth poorly predicted persistence. Overall, our results suggest that community disassembly order buffers plant-pollinator networks against environmental change by retaining the highly linked species that make a disproportionate contribution to network robustness. Furthermore, these highly linked species likely persist because they are also the most common species, not because they are dietary generalists.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».