Estimating pollinator performance of visitors to the self-incompatible crop-plant <i>Brassica rapa</i> by single visit deposition and pollen germination: a comparison of methods.
Notice bibliographique
Résumé
Estimating the pollen-deposition effectiveness of flower visitors is fundamental to understanding their performance as pollinators. While estimates of visitation rates, pollen loads, and single visit deposition (SVD) are all useful proxies for performance, and so help to reveal the relative effectiveness of different visitors, none take into account the breeding system of the plants, or the quality of pollen deposited. Here we compare the performance of visitors to the self-incompatible plant Brassica rapa (turnip) using SVD and pollen germination. We also report the first use of the staining of Brassica rapa stigma papilla cells (known to reveal a specific reaction to self-pollen) to compare self-pollen deposition between insect visitors. We found that most of the pollen grains deposited by insect visitors (and therefore counted by SVD methods) were non-germinating self-pollen. A smaller proportion of grains were outcrossed and so germinated. There was also a significant positive relationship between environmental conditions (wind speed) and pollen deposition, but not pollen germination.Both methods identified Bombus spp. as the best-performing visitors on turnip flowers, followed by Eristalis spp., whereas performance estimates for Episyrphus balteatus and ‘other hoverflies’ were no higher than controls for both methods. This study provides further insight into the methodology for estimating pollinator performance, especially in plants when only cross-pollen can germinate.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».