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Enregistrement W2563382443 · doi:10.26786/1920-7603(2016)7

Specialized and facultative nectar-feeding bats have different effects on pollination networks in mixed fruit orchards, in Southern Thailand

2016· article· en· W2563382443 sur OpenAlexvenueno aff
Tuanjit Sritongchuay, Sara Bumrungsri

Notice bibliographique

RevueJournal of Pollination Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyNectarPollinationPollinatorAbundance (ecology)FacultativeForagingOrchardEcologyHabitatObligatePollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advances in the study of pollination networks have improved our ability to describe species interactions at the community level. In this study, we compared the abundance and network strength of facultative and obligate nectar-feeding bats to determine their roles in pollinating mixed fruit orchards. We were particularly interested in the effect of distance from forests and caves on the foraging activity of these two bat groups. For this study, we examined 10 pairs of orchards; each pair consisted of one orchard near to (< 1 km) and one orchard far from (> 7 km) the forest edge. We estimated the abundance of each bat group (nectarivorous vs. frugi-nectarivorous) using video observations to determine floral visitation rates. A pollination network was then created for each of the 20 study orchards and network strength was calculated for each bat group at each orchard. We found that nectarivorous bats showed higher abundance and network strength than frugi-nectarivorous bats. Both bat abundance and network strength were negatively correlated with distance to the nearest cave, however, only network strength was affected by distance to the forest. These results corroborate the importance of nectarivorous bats in pollinating crops within southern Thailand’s mixed fruit orchards. Higher network strength of bats near forests and caves emphasizes the role of natural habitats as pollinator sources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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