Resource abundance and distribution drive bee visitation within developing tropical urban landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Urban landscapes include a mix of biotic and anthropogenic elements that can interact with and influence species occurrence and behaviour. In order to outline the drivers of bee (Hymenoptera: Apoidea) occurrence in tropical urban landscapes, foraging patterns and community characteristics were examined at a common and broadly attractive food resource, Tecoma stans (Bignoniaceae). Bee visitation was monitored at 120 individual resources in three cities from June 2007 to March 2009. Resource characteristics, spatial distribution, and other local and regional landscape variables were assessed and then used to develop descriptive regression models of forager visitation. The results indicated that increased bee abundance and taxon richness consistently correlated with increased floral abundance. Resource distribution was also influential, with more spatially aggregated resources receiving more foragers. Individual bee guilds had differential responses to the variables tested, but the significant impact of increased floral abundance was generally conserved. Smaller bodied bee species responded to floral abundance, resource structure, and proximity to natural habitats, suggesting that size-related dispersal abilities structure occurrence patterns in this guild. Larger bees favoured spatially aggregated resources in addition to increased floral abundance, suggesting an optimization of foraging energetics. The impact of the urban matrix was minimal and was only seen in generalist feeders (African honey bees). The strongly resource-driven foraging dynamics described in this study can be used to inform conservation and management practices in urban landscapes. download Appendix
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,009 | 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 ».