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Enregistrement W2595724351 · doi:10.26786/1920-7603(2017)2

Honey bees ensure the pollination of <i>Parkia biglobosa</i> in absence of bats

2017· article· en· W2595724351 sur OpenAlexvenueno aff
Kristin Marie Lassen, Moussa Ouédraogo, Yoko Luise Dupont, Erik Dahl Kjær, Lene Rostgaard Nielsen

Notice bibliographique

RevueJournal of Pollination Ecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParkia biglobosaPollinatorBiologyPollinationPollenHoney beeBotanyEcologyLocust

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the socio-economically important West African parkland trees, Parkia biglobosa yields pods consumed by people and animals. Being animal-pollinated, it is unknown how climate change will affect the species if the guild of pollinators changes. Here, we compare the pollinator guilds and the pod production at two climatically different study sites: the first site, Tiba was drier with lower tree density and fewer fruit bats, whereas the second site, Pinyiri was more humid, with higher tree density and more fruit bats. We carried out a pollinator exclusion trial with bags separating the flower-visitors and made observations of the flower-visitors. Furthermore, we calculated pollination distances based on paternity analysis of the seeds produced within the trial. The numbers of immature fruits were similar for the sites, but the drier site, Tiba experienced more abortion and decreased pod set. At both sites, exclusion of bats led to marginally reduced pod set, while exclusion of bats and honey bees led to significantly reduced pod set. We found a small effect of stingless bees and solitary bees but only at the more humid site, Pinyiri. Tiba experienced a higher level of self-pollination, fewer pollen donors per tree, and longer median distances of pollen flow, compared with Pinyiri. Implications of the results for management of the species and its pollinators in the face of climate change are discussed.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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