How well do we understand landscape effects on pollinators and pollination services?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many studies in the past decade, mostly in temperate countries, have documented the effects of habitat loss and fragmentation on species richness, composition, and abundance and the behaviour of pollinators. Changes in landscape structure are considered to be the primary causes of the limitation of pollination services in agricultural systems. Here, we review evidence of general patterns as well as gaps in knowledge that could be used to support the development of policies for pollinator conservation and the restoration of degraded landscapes. Our results indicate a recent increase in the number of studies on the relationships between pollination processes and landscape patterns, with some key trends already being established. Many authors indicate, for example, that the spatial organization of a landscape has a great influence on the survival and dispersal capacity of many pollinators, as spatial organization affects resource availability and determines the functional connectivity of the landscape. Additionally, the shape, size and spatial arrangement of the patches of each type of natural environment, as well as the occurrence of different types of land use, can create sites with different degrees of connectivity or even barriers to movement between patches, which can deeply modify pollinator flows through the landscape and consequently the success of cross-pollination. However, there are still some gaps, such as in the knowledge of which critical values of habitat loss can lead to drastic increases in pollinator extinction rates, information that is needed to evaluate at what point plant-pollinator interactions may collapse. We also need to concentrate research effort on improving a landscape’s capacity to facilitate pollinator flow (connectivity) between crops and nesting/foraging areas.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle