Wing wear affects wing use and choice of floral density in foraging bumble bees
Notice bibliographique
Résumé
Damage to structures that enable mobility can potentially influence foraging behavior. Bumble bees vary in extent of individual wing wear, a trait predicted to affect mechanical performance during foraging. This study asks 1) do bumble bees distribute themselves across different floral densities in accordance with their concurrent wing wear? and 2) does wing use in foraging bumble bees depend on concurrent wing wear? We observed individually identifiable bumble bees foraging in 1-m2 patches of high and low floral density of 3 plant types (Geranium viscosissimum, Melilotus alba/officinalis, and Monarda fistulosa). Bee preference for flower density was determined by an interaction between wing area and bee body size: small worn-winged bees selected patches of higher density, whereas large worn-winged bees selected patches of lower density. Bees with more worn wings spent less time in flight and flew less often; however, only foragers collecting pollen appeared to reduce wing-use behavior (i.e., wing collision frequency) that leads to loss of wing area. This study demonstrates that individuals respond to wing damage in different ways depending on their body size and foraging task. Wing wear clearly influences foraging behavior of worker bumble bee.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».