Complementary crops and landscape features sustain wild bee communities
Notice bibliographique
Résumé
Wild bees, which are important for commercial pollination, depend on floral and nesting resources both at farms and in the surrounding landscape. Mass-flowering crops are only in bloom for a few weeks and unable to support bee populations that persist throughout the year. Farm fields and orchards that flower in succession potentially can extend the availability of floral resources for pollinators. However, it is unclear whether the same bee species or genera will forage from one crop to the next, which bees specialize on particular crops, and to what degree inter-crop visitation patterns will be mediated by landscape context. We therefore studied local- and landscape-level drivers of bee diversity and species turnover in apple orchards, blueberry fields, and raspberry fields that bloom sequentially in southern Quebec, Canada. Despite the presence of high bee species turnover, orchards and small fruit fields complemented each other phenologically by supporting two bee genera essential to their pollination: mining bees (Andrena spp.) and bumble bees (Bombus spp.). A number of bee species specialized on apple, blueberry, or raspberry blossoms, suggesting that all three crops could be used to promote regional bee diversity. Bee diversity (rarefied richness, wild bee abundance) was highest across crops in landscapes containing hedgerows, meadows, and suburban areas that provide ancillary nesting and floral resources throughout the spring and summer. Promoting phenological complementarity in floral resources at the farmstead and landscape scales is essential to sustaining diverse wild bee populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».