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Enregistrement W2910195697 · doi:10.1126/science.aat6016

Agriculturally dominated landscapes reduce bee phylogenetic diversity and pollination services

2019· article· en· W2910195697 sur OpenAlexaff
Heather Grab, Michael G. Branstetter, Nolan D. Amon, Katherine R. Urban‐Mead, Mia Park, Jason Gibbs, Eleanor J. Blitzer, Katja Poveda, Gregory M. Loeb, Bryan N. Danforth

Notice bibliographique

RevueScience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesDavid R. Atkinson Center for a Sustainable Future , Cornell UniversityAgricultural Research Service
Mots-clésPhylogenetic diversityBiodiversityEcosystem servicesPollinationPollinatorPhylogenetic treeBiologyEcologyEcosystemAgroforestryPhylogeneticsDiversity (politics)GeographyPollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land-use change threatens global biodiversity and may reshape the tree of life by favoring some lineages over others. Whether phylogenetic diversity loss compromises ecosystem service delivery remains unknown. We address this knowledge gap using extensive genomic, community, and crop datasets to examine relationships among land use, pollinator phylogenetic structure, and crop production. Pollinator communities in highly agricultural landscapes contain 230 million fewer years of evolutionary history; this loss was strongly associated with reduced crop yield and quality. Our study links landscape-mediated changes in the phylogenetic structure of natural communities to the disruption of ecosystem services. Measuring conservation success by species counts alone may fail to protect ecosystem functions and the full diversity of life from which they are derived.

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 enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,670

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations282
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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