Native and non-native plants attract diverse bees to urban gardens in California
Notice bibliographique
Résumé
Bees visit native and non-native plant species for pollen and nectar resources in urban, agricultural, and wildland environments. Results of an extensive survey of bee-flower collection records from 10 California cities from 2005-2011 were used to examine host-plant records of native and non-native ornamental plants to diverse native and non-native bee species; five cities were from northern California and five were from southern California. A total of 7,659 bees and their floral host plants were examined. Of these, 179 were Apis mellifera and 7,390 were non-Apis. Only four other non-native species (all in Megachilidae) were recorded in the survey, and together they accounted for 402 individuals. These bees have been databased in preparation for deposition in the University of California-Berkeley Essig Museum of Entomology. We identified 229 bee species and 42 genera visiting native and non-native plant types in urban areas. Of the 229 species, 71 bee species were collected from only native plants; 52 were collected from only non-native host plants; and 106 were collected from both types of plants. Native bee species were common on native plants and non-native plants, but there were substantially more non-native bee species visiting non-native plants compared to native plants. Flowering periods in months were similar for both types of plants, but non-natives tended to flower later in the year. We propose that using native and non-native plants improves habitat gardening by increasing opportunities for attracting a richer diversity of bee species and for longer periods. Knowing basic bee-flower relationships in an area is key to planning a bee habitat garden with a variety of plant types, regardless of their geographic origin.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».