Foraging preferences of leafcutter bees in three contrasting geographical zones
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Leafcutter bees use plants as pollen and nectar sources, but also cut leaf discs and use them to line their nests. Which plant species they choose as nesting material and why they do so have remained obscure. We asked the following: (1) How are the plant species used by leafcutter bees distributed phylogenetically? (2) Does plant choice differ across geographical regions, and if so, in what ways? (3) Are the leaf plant species natives or exotics? (4) What plant and leaf traits predict selection of plant species by leafcutter bees? And (5) Does the abundance of individuals per species in the habitat influence leafcutter bees’ plant preferences? Location Tropical South Asia, temperate eastern Canada and US Sonoran Desert Methods We mapped taxa known to be used by leafcutter bees both from our own study and published literature onto the most recent angiosperm phylogeny. To determine what plant and leaf traits predict leaf selection, we monitored 6,120 individuals of 214 native and exotic plant species planted in a 3‐sq. km. arboretum in Arizona and recorded leaf damage inflicted by bees. Results Megachile showed a strong preference for species in the rosid clade, particularly the phylogenetic cluster of Fabales, Fagales and Rosales. Thirty‐two to forty‐five percentage of the leaf plant species were exotic to a given region. Membership in the rosid clade and Fabaceae family predicted plant preference, whereas the plant species’ local abundance and geographical origin did not. Leaf water content, morphotype and the presence of latex were important factors influencing plant choice, whereas leaf shape and size did not. Main conclusion These patterns point to plant groups whose availability should be monitored to assure persistence of leafcutter bees. Their preference for specific globally distributed plant clades, yet ability to readily adopt certain exotic plant species as nest resources, likely augments their ability to persist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».