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Enregistrement W2319118186 · doi:10.4039/tce.2014.71

Motion discrimination by<i>Bombus impatiens</i>(Hymenoptera: Apidae)

2015· article· en· W2319118186 sur OpenAlexafffund
Hamida B. Mirwan, Peter G. Kevan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Education, Libya
Mots-clésApidaeNectarForagePollinatorHymenopteraBiologyPollenHorizontal planeBotanyPollinationHorticultureGeodesyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mobility of flowers in the wind has been proposed to affect the performances of pollinators in landing on flowers, nectar extraction, and pollen dispersal. Our study examined the preferences of workerBombus impatiensCresson (Hymenoptera: Apidae) for landing on and feeding from immobile or mobile artificial flower. Mobile flowers moved at varied frequencies (0.1–3.0 Hz) and in different directions, horizontalH(left to right wave) and verticalV(fromen-facepresentation at the lowest point to horizontal presentation at the zenith). We found that the bees showed no preference for mobile or immobile flowers. In general, we found that landing ability (time spent from the bees entering the testing arena to landing and starting to feed on the artificial flower) decreased as frequency (Hz) or speed of motion (cm/second) increased. Directionality of waving affected performance with the bees being able to forage from horizontally moving flowers better than from vertically moving flowers. Experience played a major role in improving individual performances. We also found that the bees could differentiate between horizontally and vertically waving flowers as well as between frequencies or speeds of motion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,156 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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