Floral resources, body size, and surrounding landscape influence bee community assemblages in oak‐savannah fragments
Notice bibliographique
Résumé
Fragmentation of natural habitats due to urban development is predicted to have negative impacts on species diversity. The surrounding landscape (or ‘matrix’) of urban or semi‐natural habitats can sometimes support biodiversity, but the amount of support will depend on species‐specific traits, and on the resources available in the fragment and the matrix. Using data on bees collected from 19 oak‐savannah fragments, the question of whether bee communities differ when fragments are embedded in different landscapes ( D ouglas‐fir forest vs. urban residential neighbourhoods) was investigated, and also whether these differences could be attributed to species‐specific traits of bees (e.g. body size, specialization) and/or within‐fragment floral resources. No differences were found in overall richness or abundance of bees, but there were distinct differences in plant and bee community composition between matrix types. Common wood‐nesters and late‐flying, small‐bodied bees tended to be found in urban‐associated fragments, which also had a lower availability of within‐fragment floral resources. Forest‐associated fragments, on the other hand, had a greater density and richness of early‐flowering native plant species, and supported a higher abundance of large‐bodied bee species. Bumble bee abundance, in particular, increased with increasing proportion of forest cover in the surrounding landscape. Large‐bodied bees appear to respond to increased availability of within‐fragment floral resources, but it was also hypothesised that nesting and floral resources in matrix habitat drive the differences in bee community assemblages.
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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 | 0,001 | 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 ».