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Enregistrement W2786446415 · doi:10.1126/science.aao2117

Species turnover promotes the importance of bee diversity for crop pollination at regional scales

2018· article· en· W2786446415 sur OpenAlexaff
Rachael Winfree, James R. Reilly, Ígnasi Bartomeus, Daniel P. Cariveau, Neal M. Williams, Jason Gibbs

Notice bibliographique

RevueScience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPollinationPollinatorBiodiversityEcosystemEcologyBiologyCropGlobal biodiversityScale (ratio)Species richnessEcosystem servicesGeographyPollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecologists have shown through hundreds of experiments that ecological communities with more species produce higher levels of essential ecosystem functions such as biomass production, nutrient cycling, and pollination, but whether this finding holds in nature (that is, in large-scale and unmanipulated systems) is controversial. This knowledge gap is troubling because ecosystem services have been widely adopted as a justification for global biodiversity conservation. Here we show that, to provide crop pollination in natural systems, the number of bee species must increase by at least one order of magnitude compared with that in field experiments. This increase is driven by species turnover and its interaction with functional dominance, mechanisms that emerge only at large scales. Our results show that maintaining ecosystem services in nature requires many species, including relatively rare ones.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations320
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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