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Enregistrement W2906289622 · doi:10.1139/cjb-2018-0134

Habitat filtering influences plant–pollinator interactions in prairie ecosystems

2018· article· en· W2906289622 sur OpenAlexafffundvenueabout
Diana Bizecki Robson, Cary Hamel, Rebekah Neufeld, Barbara I. Bleho

Notice bibliographique

RevueBotany · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)Nature Conservancy of CanadaResearch Manitoba
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaNature Conservancy of CanadaWorld Wildlife Fund
Mots-clésPollinatorBiologyBiomeDeserts and xeric shrublandsHabitatEcologyAbundance (ecology)PollinationEcosystemPollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The xeric hypothesis is that bees are more abundant pollinators than anthophilous flies in dry, temperate biomes, and the habitat filtering hypothesis is that differences in the proportions will impact plant community composition because different pollinators favour different floral traits. However, few studies have examined the predictive value of these hypotheses. In particular, differences in plant–pollinator compositions within biomes, such as the Prairie Ecozone, have not been compared. We documented plant–pollinator interactions and plant abundance in three Canadian prairie types. Flower visits in moist tall grass prairie were mainly by flies in the Syrphidae, whereas visits in the drier fescue and mixed grass prairie were mainly by long-tongued bees in the Apidae. Short-tongued bee visits were not significantly different between the prairie types. Insect visits to tubular, zygomorphic, violet/blue-, and white-flowered plants were higher in drier fescue and mixed grass prairie than in moister tall grass prairie. Further, proportions of plants with these features were lower in the tall grass prairie. Thus differences in the proportion of flies and long-tongued bees, likely affected by habitat conditions including moisture levels, appear to be influencing the types of plants that dominate each prairie type, providing some support for these hypotheses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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