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Enregistrement W2944205373 · doi:10.1111/1365-2656.13003

Specialist foragers in forest bee communities are small, social or emerge early

2019· article· en· W2944205373 sur OpenAlexaff
Colleen Smith, Lucia R. Weinman, Jason Gibbs, Rachael Winfree

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Resources Conservation ServiceGarden Club of America
Mots-clésGeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individual pollinators that specialize on one plant species within a foraging bout transfer more conspecific and less heterospecific pollen, positively affecting plant reproduction. However, we know much less about pollinator specialization at the scale of a foraging bout compared to specialization by pollinator species. In this study, we measured the diversity of pollen carried by individual bees foraging in forest plant communities in the mid-Atlantic United States. We found that individuals frequently carried low-diversity pollen loads, suggesting that specialization at the scale of the foraging bout is common. Individuals of solitary bee species carried higher diversity pollen loads than did individuals of social bee species; the latter have been better studied with respect to foraging bout specialization, but account for a small minority of the world's bee species. Bee body size was positively correlated with pollen load diversity, and individuals of polylectic (but not oligolectic) species carried increasingly diverse pollen loads as the season progressed, likely reflecting an increase in the diversity of flowers in bloom. Furthermore, the seasonal increase in pollen load diversity was stronger for bees visiting trees and shrubs than for bees visiting herbaceous plants. Overall, our results showed that both plant and pollinator species' traits as well as community-level patterns of flowering phenology are likely to be important determinants of individual-level interactions in plant-pollinator communities.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,891

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations65
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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